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Root number
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472486 |
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Semester
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HS2021 |
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Type of course
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Seminar |
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Allocation to subject
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Sociology |
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Type of exam
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not defined |
| Title |
Machine Learning |
| Description |
Durchgeführt von Dr. Sebastian Mader und Sebastian Bahr
Durch die voranschreitende Digitalisierung sozialen Lebens stieg die Verfügbarkeit prozessgenerierter Daten in den letzten zehn Jahren rasant an. Neuere statistische Analysemethoden, welche dem Umfang, der Vielfalt und Geschwindigkeit von Big Data Rechnung tragen, erfahren deshalb im Allgemeinen grosse Aufmerksamkeit. Methoden des Maschinellen Lernens (Machine Learning - ML) finden nun auch in den Sozialwissenschaften zusehends Anklang. Ziel dieses Seminars ist es, den Studierenden grundlegende Prinzipien des MLs und die gängigsten ML Algorithmen zu vermitteln sowie sie praktisch anzuwenden. Zunächst werden die Grundprinzipien des MLs nähergebracht (v.a. Schätzen, Vorhersagen, Optimieren). Anschliessend werden sog. Supervised ML Algorithmen behandelt (u.a. LASSO, Ridge, Elastic Nets, CART, k-NN). Darauf folgt ein Überblick über Methoden der Optimierung der Modelperformanz (Modellselektion, Parameter Settings und Ensemble Learning, z.B. Bagging und Boosting). Abschliessend werden prominente „Black Box“ Methoden vorgestellt (Artificial Neural Networks und Supported Vector Machines). Die behandelten ML Methoden werden hinsichtlich ihrer Eignung für theoriegeleitete Sozialforschung eingeordnet und von empiristischen Ansätzen abgegrenzt. Die praktische Anwendung erlernen die Teilnehmenden mit der Statistik Software R.
Teilnahmebedingungen:
Obligatorische Veranstaltungen der Sozialwissenschaften aus dem Einführungsstudium, „Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik“, „Angewandte Regressionsanalyse“ oder vergleichbare Veranstaltungen sind abgeschlossen. Vorkenntnisse in R sind von Vorteil.
Anmeldung für die Lehrveranstaltung:
ab 15.August 2021 (20.00 Uhr) via Beitritt in ILIAS
FORM DER DURCHFÜHRUNG:
Präsenz |
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ILIAS-Link (Learning resource for course)
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No registration/deregistration in CTS (Admission in ILIAS possible).
ILIAS
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Link to another web site
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| Lecturers |
Dr.
Sebastian Mader-Eiler, Department of Social Sciences ✉
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ECTS
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6 |
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Recognition as optional course possible
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No |
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Grading
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1 to 6 |
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| Dates |
Thursday 10:15-12:00 Weekly
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Monday 31/1/2022 23:50-23:55
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Rooms
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| External rooms |
SOWI PC-Pool, B003, Fabrikstrasse 8, vonRoll
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| Students please consult the detailed view for complete information on dates, rooms and planned podcasts. |
User:
Öffentlicher Bereich
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