Das maschinelle Lernen ist ein wissenschaftliches Studiengebiet, das sich mit algorithmischen Techniken beschäftigt, die es Maschinen ermöglichen, die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe durch die Entdeckung von Mustern oder Gesetzmäßigkeiten in exemplarischen Daten zu erlernen. Folglich stützen sich seine Verfahren in der Regel auf eine statistische Grundlage in Verbindung mit den Berechnungsmöglichkeiten moderner Computerhardware.

Dieser Kurs zielt darauf ab, den Studierenden mit den Hauptgebieten des maschinellen Lernens vertraut zu machen und eine gründliche Einführung in die am häufigsten verwendeten Ansätze und Methoden in diesem Bereich zu geben.

1. Einführung in das maschinelle Lernen
   1. Regression & Klassifizierung
   2. Beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes Lernen
   3. Stärkung des Lernens
2. Clustering
   1. Einführung in das Clustering
   2. K-Mittel
   3. Erwartungsmaximierung
   4. DBScan
   5. Hierarchisches Clustering
3. Regression
   1. Lineare und nicht lineare Regression
   2. Logistische Regression
   3. Quantile Regression
   4. Multivariate Regression
   5. Lasso & Ridge Regression
4. Unterstützung von Vektor-Maschinen
   1. Einführung in den Support von Vektor-Maschinen
   2. SVM für die Klassifizierung
   3. SVM für Regressionen
5. Entscheidungsbäume
   1. Einführung in die Entscheidungsbäume
   2. Entscheidungsbäume für die Klassifizierung
   3. Entscheidungsbäume für die Regression
6. Genetische Algorithmen
   1. Einführung in die genetischen Algorithmen
   2. Anwendungen genetischer Algorithmen