Kurzbeschreibung

Support Vector Machines (SVM) sind ein leistungsstarkes und vielseitiges Verfahren des Maschinellen Lernens, das für viele Anwendungen eingesetzt wird. Die Grundidee von SVM ist, die zu zwei unterschiedlichen Gruppen gehörenden Daten mit einer Hyperebene zu trennen. Mit Hilfe von Transformationen in höherdimensionale Räume und der Verwendung von Kernel-Funktionen lässt sich dies auch für den Fall durchführen, dass die zugrundeliegenden Daten nicht linear getrennt werden können. Der Workshop zielt vor allem darauf ab SVM einzuführen und setzt den Schwerpunkt auf die theoretischen Grundlagen.