Kursinformation

Lehrinhalte
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[*]Einführung, Begriffe und Abgrenzungen
[*]Datenerfassung und Vorverarbeitung
[*]Merkmalsextraktion und Visualisierungsmethoden
[*]Statistische Grundlagen
[*]Klassifikationsverfahren
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[*]Lineare Regression, Logistische Regression
[*]Support Vector Machines
[*]Entscheidungsbäume, Random Forest, XGBoost
[*]Neuronale Netze
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[*]Über- und Unteranpassung bei medizinischen Daten
[*]Einfluss von unausgewogenen Datensätzen
[*]Bewertung von Algorithmen
[*]„Explainable AI"
[*]Regulatorische Anforderungen
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Literatur
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[*]Friedman, Jerome, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. The elements of statistical learning. Vol. 1. No. 10. New York: Springer series in statistics, 2001.
[*]Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.
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Voraussetzungen (Empfohlen)
18-zo-1030 Grundlagen der Signalverarbeitung

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