Maschinelles Lernen und Datenanalyse

In der Soziologie

PD Stefan Bosse

Universität Bremen - FB Mathematik und Informatik

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Taxonomie des Maschinellen Lernens

Zielvariablen: Kategorische Klassifikation, Numerische Prädiktorfunktionen, Gruppierung

Modellfunktionen: Mit welchen Daten- und Programmarchitekturen können Eingabevariablen auf Zielvariablen abgebildet werden?

Training und Algorithmen: Wie können die Modellfunktionen an das Problem angepasst werden?

Überwachtes, nicht überwachtes und Agentenlernen

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Datenverarbeitung

  • Die Daten die als Grundlage für die Induktion (Lernen) und die Deduktion (Applikation/Inferenz der Zielvariablen) müssen i.A. vorverabeitet werden → Merkmalsselektion

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