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Programm der FGML95
Programm der FGML95
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Die FGML95 findet im Informatik Centrum Dortmund (ICD),
Joseph-von-Fraunhofer-Str. 20, im Seminarraum 161/162
statt.
Montag, den 14.8.1995 (Industrietag)
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9.15h Eroeffnung
9.30h G. Nakhaeizadeh (Daimler-Benz): What Daimer-Benz
has Learned as an Industrial Partner from the
Machine Learning Project StatLog
10.30h Kaffeepause
11.00h A. Arning und T. Bollinger (IBM Deutschland):
Data Mining Technolgy of IBM - Associations and
Sequential Patterns
12.00h Mittagspause und Software-Demos
14.00h D. Heitkamp, K.-U. Hoeffgen und J. Minnemann
(WestLB): Neuronale Netze in der WestLB
14.45h Kaffeepause
15.15h S. Wrobel (GMD): Maschinelles Lernen -
Leistungspotential und Anwendungschancen
16.00h J. Herrmann (Uni Dortmund): Globale Anpassung
einer Wissensbasis an geaenderte technologische
Rahmenbedingungen
16.45h Software-Demos
Dienstag, den 15.8.1995
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9.00h P. Geibel, K. Schaedler und F. Wysotzki (TU
Berlin): Begriffslernen fuer strukturierte
Objekte
9.25h M. Mueller (Univ. Ulster): Eine Erweiterung der
inversen Resolution auf sortierte
Hornklauselmengen
9.50h W. Emde und D. Wettscherek (GMD): Relational
Instance-Based Learning - An Initial Case Study
10.15h Kaffeepause
10.45h S. Wrobel und S. Dzeroski (GMD): Towards a
General Model-Level Definition of Data Mining in
ILP
11.10h H. Schimpe (RWTH): Wissensbasisverfeinerung durch
dynamische Analysen am Beispiel eines regel-
basierten Systems zur Kreditvergabeentscheidung
11.35h R. Bergmann und W. Wilke (Uni Kaiserslautern):
Flexible Reuse of Plans by Abstraction and
Refinement
12.00h Mittagspause
13.30h F. Kirchner und K. Moeller (GMD): Hierarchical
Q-Learning of Markovian Decision Tasks
13.55h R. Der und M. Herrmann (Uni Leipzig): Efficient
Q-Learning by Optimised Categorization
14.20h Kaffeepause
14.50h A. Rieger (Uni Dortmund): Data Preparation for
Inductive Learning Robots
15.15h S. Wessel und K. Morik (Uni Dortmund): Lernen
qualitativer Merkmale aus numerischen
Robotersensordaten
14.40h M. Kaiser und H. Friedrich (Uni Karlsruhe):
Transferring Human Knowledge to Robots
16.05h Pause
16.20h J.-T. Milde (Uni Bielefeld): Ein Lernverfahren
zum Erwerb von Handlungssequenzen in
behavioristischen Agenten
16.45h A. Birk (Uni d. Saarlandes): Stimulus Response
Lernen
17.10h R. Huber, H.A. Mayer und R. Schwaiger (Uni
Salzburg): netGEN - A System Generating Problem-
Adapted Topologies of Artificial Neural Networks
for Image Analysis by Means of Genetic Algorithms
17.35h Fachgruppensitzung
18.30h Ende des 2. Tags
20.00h Treffen im Cafe Durchblick
Mittwoch, den 15.4.95
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9.15h O. Hesse, M. Oelbracht und T. Schulte (Uni
Dortmund): Verwendung von ID3 zur Performanz-
steigerung eines Speichersynthesewerkzeugs
9.40h A. Ittner und M. Schlosser (TU Chemnitz): H2O-OC1
- ein Verfahren zur Erzeugung nichtlinearer
Entscheidungsbaeume
10.05h J. Zeidler und M. Schlosser (TU Chemnitz):
Unschaerfe und Entscheidungsbaeume
10.30h Kaffeepause
11.00h K.-D. Althoff(Uni Kaiserslautern), S. Wess
(Inference GmbH) und R. Traphoener (tecInno
GmbH): INRECA - A Seamless Integration of
Induction and Case-Based Reasoning for Decision
Support Tasks
11.25h M. Fuchs (Uni Kaiserslautern): Learning Proof
Heuristics by Adapting Parameters
11.50h T. Scheffer (TU Berlin): Repraesentations-
unabhaengiges Lernen und Generalisieren
12.15h Mittagspause
13.45h C. Wisotzki und F. Wysotzki (FHG IITB):
Prototype, Nearest Neighbor and Hybrid Algorithms
for Time Series Classification
14.10h S.C. Martin und H. Ney (RWTH): Cluster-
Algorithmen fuer Bigramm-Klassenmodelle in der
Modellierung natuerlicher Sprache
14.35h Kaffeepause
15.05h T. Joachims, T. Mitchell, D. Freitag und R.
Armstrong (CMU): WebWatcher: Machine Learning and
Hypertext
15.30h A.M. Kabakcioglu (FH Albstadt-Sigmaringen): CAN:
Chain of Nodes Approach for Direct Rule Induction
16.00h Ende des Fachgruppentreffens