Arbeitsgruppe Stochastik

Mathematics for Machine Learning / Mathematik des Maschinellen Lernens

Inhalt

Der Begriff „Maschinelles Lernen“ beschreibt eine Klasse von Methoden, die in den vergangenen Jahren äußerst erfolgreich in vielen Gebieten eingesetzt wurde. Das Ziel ist dabei die Gewinnung von Information aus einer – typischerweise großen – Datenmenge. Bei der praktischen Umsetzung tauchen dabei viele Fragen der Informatik auf. Für eine theoretische Untermauerung ist jedoch Mathematik nötig, und dabei insbesondere Statistik. In dieser Vorlesung werden wir die mathematischen Grundlagen diskutieren. Das Ziel ist zu verstehen, ob, wie und warum Methoden des Maschinellen Lernen funktionieren. Insbesondere werden wir künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines genauer studieren. Contents: The term machine learning refers to a toolbox of methods which have been extremely successfully applied in many fields in the last decades. The general aim is to extract information from a possibly huge amount of data. In practice, many questions from the field of computer science have to be answered. However, the theoretical foundation needs method from mathematics, in particular from statistics. In this lecture we will discuss this mathematical foundation. The aim is to understand if, how and why machine learning methods work. In particular, we will discuss Artificial Neural Networks and Support Vector Machines.

Termine

Organisatorisches

Grundkenntnisse Stochastik Modultitel: Aktuelle Probleme aus Numerik und Finanzmathematik Modulhandbuch: https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module Module alphabetisch: http://www.math.uni-kiel.de/go/module Modulcode: math-prbl-fe (künftig: mathAKaNuF-01a): https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module/module/mathAKaNuF-01a.pdf Zielgruppe: Studierende der Masterstudiengänge Mathematik und Finanzmathematik Link auf Internetseite zu OpenOLAT: https://lms.uni-kiel.de/url/RepositoryEntry/3151233028 Prüfungen: Es finden mündliche Prüfungen statt.

Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.