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Bewertung der Qualität von Clustern


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Die Analyse von ungelabelten Daten ist wesentlicher Bestandteil in Machine Learning und Data Mining. Für klassische Algorithmen gibt es eine Vielzahl von anerkannten Metriken (Clusteranalyse) . Allerdings ist offen, ob diese Metriken für Deep Learning Methoden sinnvolle Aussagen liefern oder erweitert werden müssen.

Beispiel:

Reines Cluster Unreines Cluster

Das Thema erlaubt vielfältige Ansätze der Bearbeitung. Die Bewertung der Qualität von Clustern aus neuronalen Netzwerken kann sowohl mit als auch ohne Kenntnisse über diese Netzwerke betrachtet werden. Es können zusätzlich Informationen über ausgewählte Label genutzt werden. Die individuelle Zielsetzung wird mit dem Betreuer im Detail besprochen.

Voraussetzungen:Grundlegende Erfahrungen im Bereich Clustering, Data-Mining, Machine-Learning und Deep Learning sind hilfreich.

Ansprechpartner:Lars Schmarje