What are the classification techniques in data mining?

Key Note Michal Sedlacko (FH Campus Wien) IÖB

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What are the classification techniques in data mining? 2021

Die automatische Generierung von Überschriften ist eine Teilaufgabe der Einzeilenzusammenfassung, für die es zahlreiche Anwendungsberichte gibt. Die Bewertung von Systemen zur Generierung von Überschriften ist ein sehr anspruchsvolles und unerschlossenes Gebiet. In diesem Vortrag werde ich mehrere Metriken für die automatische Bewertung von Systemen im Hinblick auf die Qualität der generierten Überschriften vorstellen. Die Metriken messen die Qualität der Schlagzeilen sowohl unter dem Aspekt der Informativität als auch der Lesbarkeit, wobei die Informativität auf lexikalischer und semantischer Ebene bewertet wird.

Der erste Teil des Vortrags befasst sich mit der Frage der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von undurchsichtigen maschinellen Lernmodellen, wobei der Schwerpunkt auf der Klassifizierung von Zeitreihen liegt. Die Klassifizierung von Zeitreihen hat in den letzten zehn Jahren große Aufmerksamkeit erregt, wobei sich eine Vielzahl von Methoden auf die Vorhersageleistung unter Ausnutzung verschiedener Arten von zeitlichen Merkmalen konzentriert. Dennoch wurde wenig Wert auf Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit gelegt. In diesem Vortrag wird das neuartige Problem des erklärbaren Zeitreihen-Tweakings formuliert, bei dem es darum geht, bei einer Zeitreihe und einem undurchsichtigen Klassifikator, der eine bestimmte Klassifizierungsentscheidung für die Zeitreihe liefert, die minimale Anzahl von Änderungen zu finden, die an der gegebenen Zeitreihe vorgenommen werden müssen, damit der Klassifikator seine Entscheidung in eine andere Klasse ändert. Außerdem wird gezeigt, dass das Problem NP-schwer ist. Zwei Instanziierungen des Problems werden vorgestellt. Der zweite Teil des Vortrags befasst sich mit temporalen Vorhersagemodellen und Methoden zum Lernen aus spärlichen elektronischen Gesundheitsdaten. Der Hauptanwendungsbereich ist die Erkennung von unerwünschten Arzneimittelereignissen durch die Ausnutzung zeitlicher Merkmale und die Anwendung verschiedener Abstraktionsebenen, ohne die Vorhersageleistung in Bezug auf den AUC zu beeinträchtigen.

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Zusammenfassung: Diese Arbeit befasst sich mit der Untersuchung von Aktiven Galaktischen Kernen (AGN) auf dem Gebiet der Gammastrahlen- und Mehrwellenlängenastronomie in Verbindung mit Data-Mining-Anwendungen. Die Erweiterung der Population von AGNs ermöglicht eine enorme Verfeinerung unseres Wissens über Gammastrahlen emittierende Objekte. Zu diesem Zweck ist die Information über die Klassenzugehörigkeit einer katalogisierten Quelle und ihrer entsprechenden Gegenstücke wichtig.

Um die AGN-Population möglicherweise zu erweitern, wurden die Multi-Wellenlängen-Daten einer Liste von AGN-Kandidaten aus dem Fermi-Katalog untersucht, um die Qualität der Vorhersage zu verbessern. Die Fähigkeit und Leistung dieser Methode wurde im Rahmen dieser Arbeit nachgewiesen. Allerdings ist dieses Verfahren recht komplex und nutzt Data-Mining-Techniken nicht vollständig aus. Aus diesem Grund wurde ein neuer Ansatz für die Suche nach AGN-Kandidaten im Fermi-Katalog entwickelt und die Eignung des Konzepts nachgewiesen. Diese Methode nutzt Multi-Wellenlängen-Informationen in Verbindung mit Data-Mining-Methoden, um sowohl die Zugehörigkeit der Klasse als auch das Gegenstück zu bestimmen.

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Daniel Dorfmeister, und Oliver Krauss. 2020. “Integration von HeuristicLab mit Compilern und Interpretern für nicht-funktionale Code-Optimierung.” In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion – GECCO ’20. Cancun, Mexico: ACM Press. (Details).

IGSOFT Softw. Eng. Notes 44, 3 (Juli 2019) (Details)William B. Langdon, Westley Weimer, Christopher Timperley, Oliver Krauss, Zhen Yu Ding, Yiwei Lyu, Nicolas Chausseau, Eric Schulte, Shin Hwei Tan, Kevin Leach, Yu Huang, and Gabin AnarXiv preprint arXiv:1907.03773

Proceedings of International Conference on Computer Aided Systems Theory EUROCAST 2011, Las Palmas, Spanien, 2011, S. 233-235G. Zwettler, S. Hinterholzer, F. Waschaurek, R. Woschitz, E. Hagmann, P. Track

Proceedings of The 2008 Internationa Conference on Machine Learning; Models, Technologies and Applications, Las Vegas, Vereinigte Staaten von Amerika, 2008, S. 787-793M. Vesely, C. Novak, A. Reh, H. Mayr

Proceedings of the International Mediterranean Modelling Multiconference (I3M 2015), Barcelona, Spanien, 2006, S. 675-680G. Zwettler, R. Swoboda, W. Backfrieder, C. Steinwender, F. Leisch, C. Gabriel

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