Institutsseminar/2022-08-19

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Vorträge

Vortragende(r)	Sönke Jendral
Titel	Refining Domain Knowledge for Domain Knowledge Guided Machine Learning
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Pawel Bielski
Vortragssprache
Vortragsmodus	online
Kurzfassung	Advances in computational power have led to increased in interest in machine learning techniques. Sophisticated approaches now solve various prediction problems in the domain of healthcare. Traditionally, machine learning techniques integrate domain knowledge implicitly, by statistically extracting dependencies from their input data. Novel approaches instead integrate domain knowledge from taxonomies as an external component. However, these approaches assume the existence of high quality domain knowledge and do not acknowledge issues stemming from low quality domain knowledge. It is thus unclear what low quality domain knowledge in the context of Domain Knowledge Guided Machine Learning looks like and what its causes are. Further it is not clearly understood what the impact of low quality domain knowledge on the machine learning task is and what steps can be taken to improve the quality in this context. In this Thesis we describe low quality domain knowledge and show examples of such knowledge in the context of a sequential prediction task. We further propose methods for identifying low quality domain knowledge in the context of Domain Knowledge Guided Machine Learning and suggest approaches for improving the quality of domain knowledge in this context.

Vortragende(r)	Elizaveta Danilova
Titel	Wichtigkeit von Merkmalen für die Klassifikation von SAT-Instanzen (Abschlusspräsentation)
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Jakob Bach
Vortragssprache
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	Das SAT-Problem ist ein zentrales Problem der theoretischen Informatik. Wegen seiner NP-Schwere sind Forscher insbesondere an effizienten Lösungsverfahren dafür interessiert. Die Kenntnis der Familie einer Instanz kann zur Problemlösung beitragen. In unserer Arbeit haben wir untersucht, wie SAT-Instanzen durch maschinelles Lernen effizient klassifiziert werden können und welche Verfahren sich am besten dazu eignen. Außerdem betrachteten wir, welche Merkmale die Instanzen am eindeutigsten charakterisieren und wie sich die Anzahl der verwendeten Merkmale auf das Klassifikationsergebnis auswirkt. Letztlich untersuchten wir, welche Familien vermehrt fehlklassifiziert werden und was die Gründe dafür sind.