Technische Universität München

Proseminar - Data Mining

SCCS, Fakultät für Informatik

Technische Universität München

SS 2013

SCCS: Proseminar - Data Mining

, SS 2013 1

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Data Mining Pipeline

 

 

 

   

Planung Aufbereitung Modellbildung Auswertung

Wir wollen nützliches Wissen aus Daten extrahieren• Planung. Finden des Problems. Was soll gemacht werden?

Dafür nötige Daten sammeln.• Aufbereitung. Rohdaten (unvollständig, redundant,

verschiedene Formate, Einheiten, etc.) werden in einebrauchbare Form gebracht.

• Modellbildung. Daten werden mit verschiedenen Methoden(Regression, Klassifikation, Clustering, etc.) analysiert.

• Auswertung. Interpretation und Auswertung der Ergebnisse.

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Warum Data Mining?

• “We are drowning in information and starving for knowledge.”(Rutherford D. Roger)

• “The future belongs to the companies and people that turn datainto products.” (Mike Loukides, O’Reilly)

• Rank 5 in Computerworld’s “Top IT skills wanted for 2012”• Rank 1 in Computerworld’s “IT skills that employers can’t say no

to”

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Beispiele (1)

• Handschrifterkennung (Klassifikation)

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Beispiele (2)

• Image Segmentation (Clustering)

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Beispiele (3)

• Ähnliche Gene (Clustering)

[Hastie et al.]

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Beispiele (4)

• Ähnliche Verschiebungen bei Crash (Clustering)

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Themen (1)

• Überblick• Genauere Darstellung der Data Mining Pipeline• Beispiele wo Data Mining verwendet wird

• Einsatz von Data Mining in Industrie• Software: Matlab und R• Software: Weka• Software: RapidMiner• Software: Google Prediction API• Überblick: Data at Scale

• Wie große Datenmengen speichern und verwalten? WelcherEinsatzbereich?

• Hadoop, Cassandra, BigTable, ...• Aufbereitung von Daten, Pre-Processing

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Themen (2)

• Lineare Modelle für Regression• Was sind lineare Modelle? Wieso lineare Modelle? Welche?• Was ist Regression? Beispiele.

• Lineare Modelle und Logistische Regression für Klassifikation• Klassifikation mit Thresholding• Vergleich mit z.B. k -nearest Neighbor

• Entscheidungsbäume• Merkmale in Reihenfolge der Wichtigkeit überprüfen• Es entsteht ein Baum

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Themen (3)

• Association Rules• Finde gemeinsame Belegung von Variablen die möglichst oft

in Datenbank auftritt• Z.B.: Bier und Windeln werden of zusammen gekauft

• Clustering• Finde Struktur in Daten, kein “outcome” vorhanden• k -means, mixture of gaussians

• Dichteschätzung• Schätzen der Dichte P eines gegebenen Datensatzes

X = {x1, . . . , xM}.• Histogram, Kerndichteschätzer, etc.

• Reinforcement Learning• Das System bekommt sofort Feedback und reagiert darauf• Welche Verfahren gibt es? Anwendungsbeispiele?

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Themen (4)

• Neuronale Netze I• Neuronale Netze II• Ensemble Learning

• Verbinde mehrere verschiedene Algorithmen• Gewichte einzelne Antworten entsprechend

• AdaBoost• Kann als Ensemble Methode angesehen werden• Verwendet optimale Gewicht (bzgl. exp. loss)

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Themen (5)

• Hauptkomponentenanalyse• Natural Language Processing

• Latent Semantic Indexing• Latent Dirichlet allocation

• Big Learning• Stochastic Gradient Descent• Map-Reduce Parallelization

• Spam Filtering with Naive Bayes Classifier• Recommender Systems with Colaborative Filtering• Sequential Data

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Tipps zur Recherche

1. Google Scholar und Google (filetype:pdf)2. eAccess Zugriff mit MyTUM Account

http://www.ub.tum.de/eaccess#Bookmarklet%20f%C3%BCr%

20eAccess

Funktioniert für Springer, ACM, IEEE (nicht Computer Society!),etc.

3. Zeitschriften/Proceedings über EZB suchenhttp://www.ub.tum.de/ejournals

4. Manche Bücher elektronisch über OPAC-Katalog abrufbar(„Volltext“ Button)

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Organisatorisches

• Jedem Teilnehmer wird ein Betreuer zugewiesen• Vortrag: ca. 20min + Diskussion• Ausarbeitung: 5 Seiten (LATEX) im IEEE Format (Webseite), excl.

Quellenangaben.• Vortragstermin wird (geblockt) zugeteilt• Kein Vortrag vor dem 01. Juli 2013!• Webseite:

http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/Proseminar_Data_Mining_-_Summer_13

oderhttp://www5.in.tum.de → Teaching → Summer 13 → Proseminar - Data Mining

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