Modelling and Simulation of Technical Processes (Data-driven modelling and model optimization)
Typ: Vorlesung + Übung/Tutorium
SWS: 4
Credit Points: 4
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Kursbeschreibung / -kommentar
* Data from real-world problems (industry, economy, science)
* Data preparation
* Design of experiments (DOE)
* Design and analysis of computer experiments (DACE)
* Treatment of missing values and huge data sets
* Data visualization
* Data analysis, computational statistics
* Data mining, CRISP-DM Process
* Analysis, especially classification and regression
* Learning, especially advanced modelling techniques: Bootstrap, bagging, meta learner (e.g. random forests), empirical learning problems
* Evaluation of modelling results (e.g., error measures, overfitting, cross validation, precision and recall)
* Sequential parameter optimization (SPO)
