Uni Kaiserslautern AG Algorithmisches Lernen
AG Algorithmisches Lernen
AGRW Fachbereich Informatik


Algorithmisches Lernen beschäftigt sich mit dem Problem, Objekte anhand von im allgemeinen unvollständiger Information zu erlernen, also z.B. vollständige Beschreibungen der Objekte zu generieren. Es werden die Auswirkungen solcher Parameter wie die zur Verfügung stehende Information, die Klasse der zulässigen Lernverfahren, die Wahl des Hypothesenraumes, die Präzisierung des Lernziels, die Klassen der zu erlernenden Objekte auf Möglichkeiten und Grenzen des Lernens untersucht. Dabei geht es sowohl um rein qualitative Einsichten (Welche Objektklassen sind unter welchen Bedingungen überhaupt erlernbar bzw. nicht erlernbar?) als auch um quantitative Ergebnisse (Wie komplex ist der Lernprozess? Wie gut sind die generierten Hypothesen?). Methodisch werden vor allem die Theorie der rekursiven Funktionen, die Algorithmentheorie und die Komplexitätstheorie eingesetzt.

Diese Arbeitgruppe wurde am 31. März 2011 geschlossen.

Sie finden im folgenden eine Übersicht der ehemaligen Mitarbeiter sowie deren Kontaktadressen (Stand März 2012), sofern bekannt.
 
AG-Leitung Prof. Dr. R. Wiehagen Inductive Inference: Exploring learning phenomena, as well as necessary and sufficent conditions for learning.
 
Sekretariat Maria Pfeiffer
 
wissenschaftliche Mitarbeiter Dr. Johannes C. Schneider
bis 31.3.2011
Decision problems and combinatorial aspects of pattern languages and morphisms.  
       
  Dr. Daniel Reidenbach
bis 31.07.2007
Exploring the formal properties and learnability of pattern languages.  
 
Thorsten Michels
bis 31.08.2006
Learning with Exceptions: Exploring learning phenomena when the input might have some errors.
 
Dr. Sandra Zilles
bis 30.09.2004
Uniform Learning: Exploring strategies for a uniform solution of infinitely many learning problems.
 
Martin Memmel
bis 30.09.2003
DaMiT - Data Mining Tutor: A Generic Concept for Teaching and Learning in the Internet.
 
Dr. Jochen Nessel
bis 30.06.2001
Exploring the formal properties and learnability of pattern languages.
 
Dr.Werner Stein,
bis 14. Aug. 1998
In-Consistent Learning: Exploring the gap between consistent and inconsistent learning methods.
       
Gäste Prof. Dr. J. Case
19.5.-31.5.1996, 1.7.-15.8.2002
Computational Learning Theory
Prof. Dr. C. Smith
15.1.-15.8.1997, 2.6.-20.8.1998
Machine learning, theoretical program testing