Course Details

Machine Learning mit R (entfällt) (AMS)

Course: 080384 | Time: Thu 14-16 | Room: GD E2/208 | Term: Summer 2020

Witkowski

Aktuelle Änderungen

Diese Veranstaltung enfällt aufgrund der aktuellen Situation im Sommersemester 2020.

Teilnahmevoraussetzungen:
Abschluss des Moduls „Forschungsmethoden und Statistik“, grundlegende Kenntnisse der Statistik-Software R

Beschreibung:
Die Verwendung von Machine Learning (ML) ist fest und oftmals unbewusst in unserem Alltag verankert. Durch immer größere Mengen an frei verfügbaren Daten und bessere technische Umsetzungsmöglichkeiten gibt es auch immer mehr Anwendungspotenzial in der Forschung. Mit Letzterem befasst sich dieses Seminar, wobei die Anwendungsmöglichkeiten von ML in der sozialwissenschaftlichen Forschung im Vordergrund stehen.
Zunächst werden die Grundlagen des Supervised Learning (SML) und des Unsupervised Learning (USML) sowie deren rechentechnische Umsetzung in R anhand von Beispieldatensätzen thematisiert. Die hier erworbenen Kenntnisse werden unmittelbar an Praxisbeispielen mit Open Data ausprobiert. Ziel ist es, die Verfahren des ML auf sozialwissenschaftliche und angrenzende Fragestellungen anzuwenden und die Möglichkeiten, die ML für die Erforschung sozialer Phänomene hat, aufzuzeigen.

Literatur:
Lantz, Brett (2013): Machine Learning with R, Packt Publishing, Birmingham. Online: https://edu.kpfu.ru/pluginfile.php/278552/mod_resource/content/1/MachineLearningR__Brett_Lantz.pdf
Ramasubramanian, Karthik; Singh, Abhishek (2019): Machine Learning Using R, Apress, New York City.
Gatto, Laurent (2019): An Introduction to Machine Learning with R. Online: https://lgatto.github.io/IntroMachineLearningWithR/index.html.

Weiterführende Literatur wird im Seminar bekanntgegeben.

Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen:
Studiennachweise können durch regelmäßige Teilnahme, Lesen der angegebenen Literatur und Bearbeiten von Übungsaufgaben erworben werden. Die Modulprüfung beinhaltet zusätzlich eine Hausarbeit.