Seminar "Data Mining and Learning from Data"

At the moment, the seminar is scheduled between Monday, January 19, 2004 and Friday, January 23, 2004.

This means the following:

• final final versions: feb 20
• final versions: feb 6
• talks: jan 19 - jan 22
• test talks: jan 5 - jan 9
• slides ready: sufficiently early before the test-talk
• texts ready: dec 1 - dec 5
• overview of texts ready: nov 17 - nov 21

schedule:

mon jan 19 13.30-15	topic 1
mon jan 19 15-16.30	topic 2
mon jan 19 16.30-18	topic 3a
wed jan 21 14-15.30	topic 3b
wed jan 21 15.30-17	topic 4
wed jan 21 17-18.30	topic 5
thu jan 22 9-10.30	topic 6
thu jan 22 10.30-12	topic 7
thu jan 22 13-14.30	topic 9
thu jan 22 14.30-16	topic 10

Die Anmeldung zu den Seminaren erfolgt dieses Jahr zentral. Genaueres wird rechtzeitig auf den Webseiten der Fachgruppe Informatik bekanntgegeben.

Das Seminar findet als Blockveranstaltung gegen Ende der Vorlesungszeit, vermutlich Ende Januar 2004 statt. Die genauen Termine werden im Laufe des Semesters bekanntgegeben.

Inhalt: Das Seminar wird einen Überblick über Themen aus dem Bereich Data Mining geben, insbesondere im Kontext Machine Learning und Mustererkennung. (siehe auch Vortragsthemen und Literatur)

Voraussetzungen:

• Vordiplom
• Besuch der Vorlesung "Mustererkennung und neuronale Netze"

Zuordnung: praktische Informatik, Vertiefung

Vortragsthemen, jeweilige Literatur und Betreuer und Teilnehmer:

1. Introduction (Vortragender: Stefan Hirschmeier, Betreuer: Klaus Macherey)

• Hand: Ch. 1+2, 162-164, (141-161); Witten: Ch. 1; Han: Ch. 1, 10; Hastie: Ch. 1, 437-439

2. Preprocessing, Visualization, and Exploration (Vortragender: Jonathan Diehl; Betreuer: Daniel Keysers)

• Hand: Ch. 3; Witten 229-250, 325-328; Han: Ch. 3; Hastie 485-503

3.a + 3.b Data Analysis, Uncertainty, and Statistical Modeling
(Vortragender: Alexander Reinhard; Betreuer: Maja Popovic und Vortragender: Thorsten Holz; Betreuer: Daniel Keysers)

• Hand: Ch. 4, Ch. 6, Ch. 10+11

4. Score Functions (Vortragender: Carsten Fuhs; Betreuer: Nicola Ueffing)

• Hand: Ch. 7; Witten: Ch. 5; Han: 322-326

5. Decision Trees (Vortragender: Sebastian Max; Betreuer: Tibor Szilassy)

• Hand: 141-153; Witten 89-97, 157-170, 201-210; Han: 279-296; Duda: 394-413

6. Neural Networks, Support Vector Machines, and ... (Vortragender: Halil Gülez; Betreuer: Shahram Khadivi)

• Hand: 153-157; Witten 188-201, 250-264; Han: (296-302), 303-319

7. Rule Learning (Vortragender: Ralph O. Delfs; Betreuer: Max Bisani)

• Hand: 157-160, Ch. 13; Witten: 77-82, 97-111, 170-188; Han: Ch. 6; Hastie: 439-453

8. Descriptive Models and Cluster Analysis (Vortragender: Chengzhi Xue; Betreuer: Oliver Bender)

• Hand: Ch. 9; Witten: 210-227; Han: Ch. 8; Hastie 453-480

9. Search and Optimization (Vortragende: Jin Sun; Betreuer: Richard Zens)

• Hand: Ch. 8 + X

10. Retrieval by Content (Vortragende: Heike Haegert; Betreuer: Wolfgang Macherey)

• Hand 160-162, Ch. 14; Witten 331-336 + X

Literatur:

J. Han, M. Kamber: Data Mining: Concepts and Techniques. Academic Press, San Diego, CA, 2001.

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of Statistical Learning. Springer, New York, 2001.

I.H. Witten, E. Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kauffman, San Francisco, CA, 2000.

R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork: Pattern Classification. 2nd edition. Wiley, New York, 2001.

P. Norvig, S. Russell: Artificial intelligence: A modern approach. 2nd edition. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2003.

A. Moore: Statistical Data Mining Tutorials

Ablauf und Termine:

• Gliederungen:   Abgabe bis spätestens 6 Wochen vor dem Probevortragstermin im Sekretariat des Lehrstuhls Informatik VI oder bei dem Betreuer/der Betreuerin.
• Ausarbeitungen: Abgabe bis spätestens 1 Monat vor dem Probevortragstermin im Sekretariat des Lehrstuhls Informatik VI  oder bei dem Betreuer/der Betreuerin.
• Vortragsfolien: Abgabe bis spätestens 1 Woche vor dem Probevortragstermin im Sekretariat des Lehrstuhls Informatik VI  oder bei dem Betreuer/der Betreuerin.
• Probevorträge: siehe Themen, mindestens 2 Wochen vor dem Vortragstermin.
• Seminarvorträge: Der Vortragsblock findet vermutlich Ende Januar 2004 statt. Die genaue Einteilung wird unter den einzelnen  Themen bekanntgegeben.
• Endgültige (ggfls. korrigierte) Ausarbeitungen und Vortragsfolien: Abgabe bis spätestens 2 Wochen nach dem Vortragstermin im Sekretariat des Lehrstuhls Informatik VI oder bei dem Betreuer/der Betreuerin.
• Anwesenheitspflicht: Voraussetzung für die Vergabe eines Leistungsnachweises ist die Anwesenheit aller Seminarteilnehmer und -teilnehmerinnen zu allen Vortragsterminen.

Informationen zur Ausarbeitung und zum Vortrag:

Es wird empfohlen, sowohl die ca. 20-seitige Ausarbeitung als auch die Folien für den Seminarvortrag (45 Minuten reine Redezeit + 15 Minuten Diskussion) in LaTeX zu erstellen. Weiter unten finden sich Dokumentvorlagen für die Ausarbeitung und den Vortrag sowie mehrere  LaTeX Dokumentationen, die im WWW verfügbar sind. In jedem Fall sollen die Folien und die Ausarbeitung im pdf-Format elektronisch eingereicht werden.

• Online LaTeX-Dokumentationen:

• LaTeX: "A document preparation system"
• LaTeX help 1.1
• LaTeX 2e for authors

• Dokumentvorlagen:

• Vorlage für die Ausarbeitung, beinhaltet die Vorlage und alle benötigten Dateien im tar Format.
• Vorlage für den Vortrag, beinhaltet die Vorlage, alle benötigten Grafiken und unsere Lehrstuhlstilvorlage, ebenfalls im tar Format.

• Einige Regeln für Folien und Ausarbeitung:

• Beachten Sie Bezüge zu anderen Themen im Seminar und kommunizieren Sie untereinander!
• Es wird erwartet, dass Sie sich weitere Literatur zu Ihrem Thema eigenständig besorgen. Fragen zur Literaturrecherche werden Ihnen in der Bibliothek der Fachgruppe Informatik gern beantwortet. Die Möglichkeit zur Recherche besteht natürlich auch in der Lehrstuhlbibliothek am Lehrstuhl für Informatik VI.
• Tabellen haben immer eine Überschrift.
• Grafiken haben immer eine Unterschrift.
• Falls Sie keine adäquate Übersetzung für englische Fachausdrücke finden, benutzen Sie diese unverändert.
• Ausarbeitungen und Folien können auch in Englisch angefertigt werden (gute Übung!).
  
• Zitieren Sie alle von Ihnen verwendete Literatur.
• Die Form der Zitate soll wie in der Vorlage für die Ausarbeitung vorgegeben aussehen.
• Verwenden Sie Beispiele, um das Gesagte anschaulich zu erläutern.
• Beispiele sollten so komplex wie nötig und so einfach wie möglich sein.
• Ihre Folien sollen Sie als Vortragenden nicht ersetzen, sondern:
• wesentliche Zusammenhänge aufzeigen;
• eine Gedächtnisstütze für den Zuhörer (und für Sie als Vortragenden) sein;
• dem Zuhörer die Orientierung in Ihrem Vortrag erleichtern;
• Keine ausformulierten Sätze, sondern statt dessen prägnante Stichworte enthalten;
• Illustrationen einsetzen, wo immer Sie sinnvoll sind - ein Bild kann tausend Worte ersetzen!
• Abkürzungen bei erster Nennung in der folgenden Form definieren: z.B. "[...] an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) gibt es [...]"
• Prüfen Sie, dass Sie in Ihrem Thema bleiben! Dazu sollten Sie sich auch der Bezüge zu den anderen Themen im Seminar bewusst sein! Ggfls. auch Querverweise auf andere Vorträge/Ausarbeitungen dieses Seminars vornehmen.

Rückfragen in Bezug auf alle organisatorischen Punkte bitte an:

Raum 6125a
Telefon: 0241 / 80 21 610
E-Mail: keysers@cs.rwth-aachen.de