VL/Ü Machine learning in the environmental sciences

Die Studierenden erlernen neueste Methoden im Bereich der mathematischen Modellierung und Analyse von

Massendatensätzen (Big-Data) und deren

Anwendungsfelder. Sie sind in der Lage, die Analysen in der Sprache Matlab zu implementieren. Sie erlernen die Auseinandersetzung mit aktueller Literatur und die kritische Betrachtung neuester Methoden in Hinblick auf Datensicherheit und Nutzbarkeit im wissenschaftlichen Kontext.

VL/Ü Machine learning in the environmental sciences
In this course the students will learn to think as a data scientist and ask questions about the data. First, we will learn how to work with tables and extract statistics on groups of data. Then, we will go to the basic approaches of machine learning: supervised learning (classification and regression trees, neural networks), unsupervised learning (cluster analysis, factor analysis), reducing system dimensions (PCA, MDA ect.), statistical modelling (regression, generalized linear models), and optimization of model parameters (simulated annealing, differential evolution). Finally, we will focus on typical workflow of the data processing. We will use Matlab to implement the algorithms.

Präsentation oder Hausarbeit am Ende der Veranstaltungszeit nach Maßgabe der Dozentin oder des Dozenten.