Probabilisztikus modellek V: Struktúra tanulás. Nagy Dávid
|
|
- Henrik Pintér
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Probabilisztikus modellek V: Struktúra tanulás Nagy Dávid Statisztikai tanulás az idegrendszerben, 2015
2 volt szó a normatív megközelítésről ezen belül a probabilisztikus modellekről láttatok példákat az alkalmazásukról, főleg a percepció (azon belül a látás) kapcsán, ami épít a környezet modelljére most azzal foglalkozunk részletesebben mikor a környezet modelljét is meg kell tanulni
3 ha ez lenne a környezet állapota, f akkor mit figyelnék meg?
4 M ha így működne a környezet, g és ez lenne a környezet állapota, f akkor mit figyelnék meg?
5 tanuld meg felismerni a környezetedben levő tárgyakat tanulj meg olvasni hallás után tanulj meg egy nyelvet tanulj meg fejben összeadni számokat sakkjátszmák megfigyeléséből próbáld meg kitalálni a sakk szabályait tanulj meg zongorázni tanulj meg zenét írni
6 fogalmazzuk meg a problémát matematikai formában Formal Learning Theory Computational Algorithmic Statistical
7 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
8 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
9 ?
10 adj 4-et az előző számhoz
11 értékeld ki a x x képletet az előző számnál
12
13 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
14 x x
15
16 (Curry-Howard) tétel a kiszámítását meg lehet adni képlettel programot lehet rá írni
17
18
19 tétel (kiszámítható) valószínűségi eloszlások halmaza (kiszámítható) programok halmaza
20 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
21
22 c
23 összes lehetséges bemenet
24 c
25 L(x) x
26 L(x) különböző skála! P(x) x
27 Kraft egyenlőtlenség valószínűségi eloszlások lehetséges kódok (nyelvek) találj a világot jól leíró modellt találj nyelvet amin a tapasztalatok röviden leírhatóak
28 de mi a helyzet ha nincsenek gyakoriságok (nem véletlen a forrás)? akkor is lehet beszélni tömöríthetőségről, de a tömörítő algoritmus hosszát is figyelembe kell venni
29 c
30 egy szimbólumsorozat Kolmogorov komplexitása a sorozatot előállító legrövidebb program hossza c print "01" * Kpython ( ) = 13
31 xkcd.com
32 x -K(x) a szimbólumsorozat tömöríthetősége Jól tömöríthető stringek K( ) = = (valószínűleg) rosszul tömöríthető stringek
33 preferáljuk azt a modellt ami nagyobb tömörítéshez vezet Minimum Desciption Length principle ekvivalens a probabilisztikus tanulással
34 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
35 y t=0 x
36 y t=6 x
37 y t=30 x
38 y t=500 x
39
40
41 Im(z) Re(z)
42 Im(z) Re(z)
43 predikció???
44 tömörítés c
45 mi a következő szimbólum? a kimenetek alapján próbáld meg kitalálni a program kódját foglald össze a megfigyeléseket röviden keresd meg azt az alteret ahol a megfigyelések lehetnek találd meg a kimeneteket generáló valószínűségi eloszlást
46 x x
47 hány dobozt takar ki a fa?
48 Epicurus's principle of multiple explanations Ha több elmélet is tudja magyarázni a jelenségeket, tartsuk meg mindet.
49 Occam s razor Ha több elmélet is tudja magyarázni a jelenségeket, preferáljuk az egyszerűbbeket.
50
51 Bayes-i model szelekció
52 ha ez lenne a környezet állapota, akkor mit figyelnék meg?
53 w ha ez lenne a környezet állapota, D akkor mit figyelnék meg?
54 M ha így működne a környezet, 2. szint modell szelekció w és ez lenne a környezet állapota, 1. szint paraméterbecslés D akkor mit figyelnék meg?
55 M 2. szint modell szelekció w 1. szint paraméterbecslés D
56 M 2. szint modell szelekció w 1. szint paraméterbecslés D
57 M 2. szint modell szelekció } w 1. szint paraméterbecslés D
58 M 2. szint modell szelekció } w 1. szint paraméterbecslés D
59 automatic Occam s razor
60 model likelihood
61 model likelihood mi a valószínűsége a megfigyelt adathalmaznak, ha véletlenszerűen választjuk a paramétereket?
62 model likelihood ha túl egyszerű a modell akkor kicsi valószínűséggel fogja az adatot generálni ha túl bonyolult akkor lehet finomhangolni, de átlagolni kell a lehetséges paraméterbeállítások felett
63 model likelihood pm post pm prior
64 tipikus adathalmazok konkrét adathalmaz
65
66 komputációs kísérlet
67 M modell paraméterek x megfigyelt állapotváltozó
68 M modell paraméterek y rejtett állapotváltozó x megfigyelt állapotváltozó
69 F modell forma S modell struktúra paraméterek y rejtett állapotváltozó x megfigyelt állapotváltozó
70 F modell forma S modell struktúra y x megfigyelt állapotváltozó
71 F S x
72
73
74
75
76
77
78 emberkísérlet
79
80
81
82 C1 C2
83
84
85
86
87
88
89
90 házi feladatokat még lehet beadni a szorgalmi időszak végéig (május 15) 8 előadáshoz vannak feladatok különböző pontokat érnek, ezek fent lesznek a honlapon (1-3 / feladat) a jutalom a pontokkal arányos a vizsgán, a maximum pont 5-ös vizsgával egyenértékű
91 a vizsgaidőpontok és helyek látszanak? aki nem ELTE-s és különleges igénye van az írjon t Misinek őszi kurzus, általánosabb idegrendszeri modellezés: a journal clubjaink nyilvánosak és egyéb események:
92
Osztályozóvizsga követelményei
Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Általános iskola Matematika Évfolyam: 1 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Halmazok összehasonlítása
RészletesebbenInformációs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet
Információs rendszerek elméleti alapjai Információelmélet Az információ nem növekedés törvénye Adatbázis x (x adatbázis tartalma) Kérdés : y Válasz: a = f(y, x) Mennyi az a információtartalma: 2017. 04.
RészletesebbenValószínűségi modellek
Statisztikai tanulás az idegrendszerben, 2015. Valószínűségi modellek Bányai Mihály banyai.mihaly@wigner.mta.hu http://golab.wigner.mta.hu/people/mihaly-banyai/ Hogyan kezeljük formálisan a bizonytalan
RészletesebbenSzakközépiskola 9. évfolyam. I/1 gyakorló feladatsor
Szakközépiskola 9. évfolyam I/1 gyakorló feladatsor 1. Adott az A={1,,3,4,5,6} és a B={1,3,5,7,9} halmaz. Adjuk meg elemeinek felsorolásával az AUB és az A\B halmazokat!. Számítsuk ki a 40 és 560 legnagyobb
RészletesebbenI. ADATLAP - A program általános tartalma. 2.1 Általános képzés X 2.2 Nyelvi képzés 2.3 Szakmai képzés
I. ADATLAP - A program általános tartalma 1. A program megnevezése 1.1. Tanulástechnikai tréning OKJ-s program esetén 1.2. OKJ száma is ----- 2. A program besorolása Csak egy terület jelölhető meg! 2.1
RészletesebbenProbabilisztikus funkcionális modellek idegrendszeri adatok elemzésére
Probabilisztikus funkcionális modellek idegrendszeri adatok elemzésére Bányai Mihály! MTA Wigner FK! Computational Systems Neuroscience Lab!! KOKI-VIK szeminárium! 2014. február 11. Struktúra és funkció
RészletesebbenTanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function
Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,
RészletesebbenV. Bizonytalanságkezelés
Bizonytalanság forrásai V. Bizonytalanságkezelés Hiányzó adat mellett történő következtetés Mi lehet a páciens betegsége? Bizonytalan adatra épülő következtetés objektív Pontatlan műszerek pontatlan leolvasása:
RészletesebbenÖkonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem
Adminisztratív kérdések, bevezetés Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Első fejezet Tartalom Technikai kérdések 1 Technikai kérdések Adminisztratív
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Valószínűségi hálók - alapok Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade A szükséges
RészletesebbenA véletlen, kiszámítás és információ viszonya
A véletlen, kiszámítás és információ viszonya Benczúr András ELTE IK ELTE escience RET A Természet Világa alapításának 140. évfordulója alkalmából 2009. szeptember 18. 1 Bevezető: A kommunikáció, Shannon
RészletesebbenBayesi relevancia és hatáserősség mértékek. PhD tézisfüzet. Hullám Gábor. Dr. Strausz György, PhD (BME)
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Bayesi relevancia és hatáserősség mértékek Hullám Gábor Témavezető: Dr. Strausz György, PhD (BME) Budapest,
RészletesebbenTeszt generálás webes alkalmazásokhoz
Teszt generálás webes alkalmazásokhoz Írásos összefoglaló Pan Liu, Huaikou Miao, Hongwei Zeng és Linzhi Cai An Approach to Test Generation for Web Applications [1] c. munkájáról. Készítette: Doktor Tibor
RészletesebbenHelyi tanterv Német nyelvű matematika érettségi előkészítő. 11. évfolyam
Helyi tanterv Német nyelvű matematika érettségi előkészítő 11. évfolyam Tematikai egység címe órakeret 1. Gondolkodási és megismerési módszerek 10 óra 2. Geometria 30 óra 3. Számtan, algebra 32 óra Az
RészletesebbenÖNJAVÍTÓ AGGREGÁLÁS SZENZORHÁLÓZATOKBAN ÉS AGGREGÁTOR NODE VÁLASZTÁS. Schaffer Péter. Tézisfüzet. Konzulens: Buttyán Levente, Ph.D.
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM HÍRADÁSTECHNIKAI TANSZÉK ÖNJAVÍTÓ AGGREGÁLÁS ÉS AGGREGÁTOR NODE VÁLASZTÁS SZENZORHÁLÓZATOKBAN Tézisfüzet Schaffer Péter Konzulens: Buttyán Levente, Ph.D.
RészletesebbenVéletlenszám generátorok
Véletlenszám generátorok Bevezetés Nincs elfogadott megközelítése a témának Alapvetően 2 fajta generátor: Szoftveres Hardveres Egyik legjobb szoftveres generátor: Mersenne Twister 2^19937 1 periódusú,
RészletesebbenA Számítógépek felépítése, mőködési módjai. A Számítógépek hardverelemei
Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék Kovács Endre tud. Mts. A Számítástudomány alapjai Szemelvények az Elméleti Számítástudomány területérıl A Számítógépek felépítése, mőködési módjai
RészletesebbenMATEMATIKA TAGOZAT 5-8. BEVEZETŐ. 5. évfolyam
BEVEZETŐ Ez a helyi tanterv a kerettanterv Emelet matematika A változata alapján készült. Az emelt oktatás során olyan tanulóknak kívánunk magasabb szintű ismerteket nyújtani, akik matematikából átlag
RészletesebbenProbabilisztikus modellek II: Inferencia. Nagy Dávid
Probabilisztikus modellek II: Inferencia Nagy Dávid Statisztikai tanulás az idegrendszerben, 2015 előző előadás előző előadás az agy modellt épít a világról előző előadás az agy modellt épít a világról
RészletesebbenKomputer statisztika gyakorlatok
Eszterházy Károly Főiskola Matematikai és Informatikai Intézet Tómács Tibor Komputer statisztika gyakorlatok Eger, 2010. október 26. Tartalomjegyzék Előszó 4 Jelölések 5 1. Mintagenerálás 7 1.1. Egyenletes
RészletesebbenXIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában
XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus A véletlen nyomában Mi is az a véletlen? 1111111111, 1010101010, 1100010111 valószínűsége egyaránt 1/1024 Melyiket
RészletesebbenAKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA
AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2 1 Egyetemi docens, PhD; 2 tudományos segédmunkatárs 1 Eletrotechnikai és Elektronikai Tanszék, Miskolci Egyetem
RészletesebbenMATEMATIKA. 9 10. évfolyam. Célok és feladatok. Fejlesztési követelmények
MATEMATIKA 9 10. évfolyam 1066 MATEMATIKA 9 10. évfolyam Célok és feladatok A matematikatanítás célja és ennek kapcsán feladata, hogy megalapozza a tanulók korszerű, alkalmazásra képes matematikai műveltségét,
Részletesebben9. ÉVFOLYAM. Tájékozottság a racionális számkörben. Az azonosságok ismerete és alkalmazásuk. Számok abszolútértéke, normál alakja.
9. ÉVFOLYAM Gondolkodási módszerek A szemléletes fogalmak definiálása, tudatosítása. Módszer keresése az összes eset áttekintéséhez. A szükséges és elégséges feltétel megkülönböztetése. A megismert számhalmazok
RészletesebbenKészítette: Fegyverneki Sándor. Miskolci Egyetem, 2002.
INFORMÁCIÓELMÉLET Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2002. i TARTALOMJEGYZÉK. Bevezetés 2. Az információmennyiség 6 3. Az I-divergencia 3 3. Információ és bizonytalanság
Részletesebbenmatematikai statisztika 2006. október 24.
Valószínűségszámítás és matematikai statisztika 2006. október 24. ii Tartalomjegyzék I. Valószínűségszámítás 1 1. Véletlen jelenségek matematikai modellje 3 1.1. Valószínűségi mező..............................
RészletesebbenAz indukció. Azáltal, hogy ezt az összefüggést felírtuk, ezúttal nem bizonyítottuk, ez csak sejtés!
Az indukció A logikában indukciónak nevezzük azt a következtetési módot, amelyek segítségével valamely osztályon belül az egyes esetekb l az általánosra következtetünk. Például: 0,, 804, 76, 48 mind oszthatóak
RészletesebbenHalmazok. Halmazelméleti lapfogalmak, hatványhalmaz, halmazm veletek, halmazm veletek azonosságai.
Halmazok Halmazelméleti lapfogalmak, hatványhalmaz, halmazm veletek, halmazm veletek azonosságai. 1. lapfogalmak halmaz és az eleme fogalmakat alapfogalmaknak tekintjük, nem deniáljuk ket. Jelölés: x H,
RészletesebbenMatematika. 5. 8. évfolyam
Matematika 5. 8. évfolyam 5. 6. évfolyam Éves órakeret: 148 Heti óraszám: 4 Témakörök Óraszámok Gondolkodási és megismerési módszerek folyamatos Számtan, algebra 65 Összefüggések, függvények, sorozatok
RészletesebbenMATEMATIKA 1-12. ÉVFOLYAM
MATEMATIKA 1-12. ÉVFOLYAM SZERZŐK: Veppert Károlyné, Ádám Imréné, Heibl Sándorné, Rimainé Sz. Julianna, Kelemen Ildikó, Antalfiné Kutyifa Zsuzsanna, Grószné Havasi Rózsa 1 1-2. ÉVFOLYAM Gondolkodási, megismerési
RészletesebbenBIZONYTALAN ADATOK KEZELÉSE: FUZZY SZAKÉRTŐI RENDSZEREK
BIZONYTALAN ADATOK KEZELÉSE: FUZZY SZAKÉRTŐI RENDSZEREK Szakértői rendszerek, 14. hét, 2008 Tartalom 1 Bevezető 2 Fuzzy történelem A fuzzy logika kialakulása Alkalmazások Fuzzy logikát követ-e a világ?
RészletesebbenSzakterületi iskolai gyakorlat
Szakterületi iskolai gyakorlat Szakterület: Vizuális és környezetkultúra tanár Neptun-kód: SMANVK3319 Tárgy neve: Iskolai tanítási gyakorlat Tagozat: nappali Hallgató előképzettsége: alapszak, nemtanári
RészletesebbenSzéchenyi István Szakképző Iskola
A SZAKKÖZÉPISKOLAI SZAKMACSOPORTOS ALAPOZÓ OKTATÁS EMELT SZINTŰ ISKOLAI PROGRAMJA 11-12. évolyam Érvényes a 2003-2004-es tanévtől felmenő rendszerben Átdolgozva, utolsó módosítás: 2004. április 26. Az
RészletesebbenModellkiválasztás és struktúrák tanulása
Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális
Részletesebben1. A skót bakák mellkas körmérete N(88, 10). A skót bakák mekkora hányada fér bele egy 84-es zubbonyba?
Matematikai statisztika példák Matematikai statisztika példák Normális eloszlás 1. A skót bakák mellkas körmérete N(88, 10). A skót bakák mekkora hányada fér bele egy 84-es zubbonyba? 2. Majmok ébredését
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363
1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 146/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák
RészletesebbenProgramozási módszertan. Dinamikus programozás: Nyomtatási feladat A leghosszabb közös részsorozat
PM-04 p. 1/18 Programozási módszertan Dinamikus programozás: Nyomtatási feladat A leghosszabb közös részsorozat Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenA TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika Intézet 1.4
RészletesebbenLeast Squares becslés
Least Squares becslés A négyzetes hibafüggvény: i d i ( ) φx i A négyzetes hibafüggvény mellett a minimumot biztosító megoldás W=( d LS becslés A gradiens számítása és nullává tétele eredményeképp A megoldás
RészletesebbenMATEMATIKA. 5 8. évfolyam
MATEMATIKA 5 8. évfolyam Célok és feladatok A matematikatanítás célja és ennek kapcsán feladata: megismertetni a tanulókat az őket körülvevő konkrét környezet mennyiségi és térbeli viszonyaival, megalapozni
RészletesebbenAz áprilisi vizsga anyaga a fekete betűkkel írott szöveg! A zölddel írott rész az érettségi vizsgáig még megtanulandó anyag!
Részletes követelmények Matematika házivizsga Az áprilisi vizsga anyaga a fekete betűkkel írott szöveg! A zölddel írott rész az érettségi vizsgáig még megtanulandó anyag! A vizsga időpontja: 2015. április
RészletesebbenFinite Element Methods for Active Contour Models and Balloons for 2D and 3D Images
Finite Element Methods for Active Contour Models and Balloons for 2D and 3D Images Laurent D. COHEN and Isaac COHEN Prezentáció: Kiss Zoltán, SZTE 2004. Motiváció 1) Objektum felszínek kijelölése szegmentációs
RészletesebbenMesterséges Intelligencia I.
Mesterséges Intelligencia I. 10. elıadás (2008. november 10.) Készítette: Romhányi Anita (ROANAAT.SZE) - 1 - Statisztikai tanulás (Megfigyelések alapján történı bizonytalan következetésnek tekintjük a
RészletesebbenCOMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉT TANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA MATEMATIKA TANMENET
COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉT TANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA MATEMATIKA TANMENET 5. osztály 2015/2016. tanév Készítette: Tóth Mária 1 Tananyagbeosztás Évi óraszám: 144 óra Heti óraszám: 4 óra Témakörök:
RészletesebbenMatematikai és matematikai statisztikai alapismeretek
Kézirat a Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek című előadáshoz Dr. Győri István NEVELÉSTUDOMÁNYI PH.D. PROGRM 1999/2000 1 1. MTEMTIKI LPOGLMK 1.1. Halmazok Halmazon mindig bizonyos dolgok
RészletesebbenA továbbhaladás feltételei fizikából és matematikából
A továbbhaladás feltételei fizikából és matematikából A továbbhaladás feltételei a 9. szakközépiskolai osztályban fizikából 2 Minimum követelmények 2 A továbbhaladás feltételei a 10. szakközépiskolai osztályban
Részletesebben1. Az informatikai eszközök használata
5 6. évfolyam A tanulók az informatikai eszközök használata során megismerik a számítógépet, annak főbb egységeit, a perifériákat. Kezdetben tanári segítséggel, később önállóan használják a legfontosabb
RészletesebbenVI. Magyar Földrajzi Konferencia 524-529
Van Leeuwen Boudewijn Tobak Zalán Szatmári József 1 BELVÍZ OSZTÁLYOZÁS HAGYOMÁNYOS MÓDSZERREL ÉS MESTERSÉGES NEURÁLIS HÁLÓVAL BEVEZETÉS Magyarország, különösen pedig az Alföld váltakozva szenved aszályos
RészletesebbenMesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.)
Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.) Bizonytalanságkezelés: Az eddig vizsgáltakhoz képest teljesen más világ. A korábbi problémák nagy része logikai,
RészletesebbenINTELLIGENS ADATELEMZÉS
Írta: FOGARASSYNÉ VATHY ÁGNES STARKNÉ WERNER ÁGNES INTELLIGENS ADATELEMZÉS Egyetemi tananyag 2011 COPYRIGHT: 2011 2016, Dr. Fogarassyné Dr. Vathy Ágnes, Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Matematika
RészletesebbenInformatika 5 8. évfolyama számára heti 1 óra. Óraterv 5 8. évfolyam 5. évf. 6. évf. 7. évf. 8. évf. Informatika heti 1 óra 1 1 1 1.
Informatika 5 8. évfolyama számára heti 1 óra Óraterv 5 8. évfolyam 5. évf. 6. évf. 7. évf. 8. évf. Informatika heti 1 óra 1 1 1 1 Az óraszámok megadásánál 36 tanítási héttel számoltunk. Bevezető Az informatikaórákon
Részletesebben75.400.04.00 ELEKTRONIKUS WC ÖBLÍTŐSZELEP ÜZEMBEHELYEZÉSI ÉS KARBANTARTÁSI ÚTMUTATÓ
75.400.04.00 ELEKTRONIKUS WC ÖBLÍTŐSZELEP ÜZEMBEHELYEZÉSI ÉS KARBANTARTÁSI ÚTMUTATÓ ÁRAMELLÁTÁS: 9V ALACSONY FESZÜLTSÉGŰ RENDSZER ÁRAMFORRÁS: 9V AKKUMLÁTOR BEÉPÍTETT OPCIONÁLIS ÁRAMFORRÁS: 6X1,5V AKKUMLÁTOR
RészletesebbenA Szekszárdi I. Béla Gimnázium Helyi Tanterve
A Szekszárdi I. Béla Gimnázium Helyi Tanterve Négy évfolyamos gimnázium Informatika Készítette: a gimnázium reál munkaközössége 2015. Tartalomjegyzék Alapvetés...3 Egyéb kötelező direktívák:...6 Informatika
RészletesebbenFelhasználói kézikönyv
Felhasználói kézikönyv 5800D Digitális szállópor koncentráció mérő TARTALOMJEGYZÉK 1. Bevezetés... 2 2. Biztonsági előírások... 2 3. Műszaki jellemzők... 2 4. A készülék felépítése... 3 5. Működési leírás...
RészletesebbenMunkaformák Módszerek Eszközök készségek, célok Szervezési feladatok Rendezés, a füzet vezetése EM Magyarázat Tankönyv, füzetek
Idő 09. 01. 1. 09. 02. 2. 09. 03. 3. 09. 04. 4. 09. 08. 5. 09. 09. 6. 09.10. 7. 09.11. 8. Tananyag Fejlesztési képességek, Munkaformák Módszerek Eszközök készségek, célok Szervezési feladatok Rendezés,
RészletesebbenPANNON EGYETEM Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
PANNON EGYETEM Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatbányászati eszközök felhasználása irányítási folyamatok elemzéséhez Starkné dr. Werner Ágnes Dulai Tibor
RészletesebbenEMMI kerettanterv 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet 1.2.3. Matematika az általános iskolák 1 4. évfolyama számára
EMMI kerettanterv 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet 1.2.3 Matematika az általános iskolák 1 4. évfolyama számára Célok és feladatok Az iskolai matematikatanítás célja, hogy hiteles képet
RészletesebbenKerettanterv a szakiskolák számára
Kerettanterv a szakiskolák számára Célok, feladatok A szakiskolai képzés különös hangsúlyt helyez arra, hogy a tanítási-tanulási folyamat megalapozza és továbbfejlessze a tanulók képességeit, motivációit
RészletesebbenOktatáskutató és Fejlesztő Intézet TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 XXI. századi közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz. Fejlesztőfeladatok
Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 XXI. századi közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz Fejlesztőfeladatok MATEMATIKA 4. szint 2015 Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet
RészletesebbenAdattípusok, vezérlési szerkezetek. Informatika Szabó Adrienn szeptember 14.
Informatika 1 2011 Második előadás, vezérlési szerkezetek Szabó Adrienn 2011. szeptember 14. Tartalom Algoritmusok, vezérlési szerkezetek If - else: elágazás While ciklus For ciklus Egyszerű típusok Összetett
RészletesebbenAdatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz
Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2015. február 11. Csima Judit Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz 1 / 27
RészletesebbenAktuális és a régebbi árfolyamok webszolgáltatásának dokumentációja
Aktuális és a régebbi árfolyamok webszolgáltatásának dokumentációja 1. AZ ÁRFOLYAMOK WEBSZOLGÁLTATÁSA A szolgáltatás egy fő részből áll: Weben keresztül elérhető illesztés (arfolyamok.asmx). Ez (.NET-es
RészletesebbenKövetkezõ: Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk. Jelfeldolgozás. Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk
1 1 Következõ: Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk Jelfeldolgozás 1 Lineáris rendszerek jellemzõi és vizsgálatuk 2 Bevezetés 5 Kérdések, feladatok 6 Fourier sorok, Fourier transzformáció 7 Jelek
RészletesebbenInferencia valószínűségi modellekben
Statisztikai tanulás az idegrendszerben, 2016. Inferencia valószínűségi modellekben Bányai Mihály banyai.mihaly@wigner.mta.hu http://golab.wigner.mta.hu/people/mihaly-banyai/ Inferencia valószínűségi modellekben
RészletesebbenMATEMATIKA TANTERV Bevezetés Összesen: 432 óra Célok és feladatok
MATEMATIKA TANTERV Bevezetés A matematika tanítását minden szakmacsoportban és minden évfolyamon egységesen heti három órában tervezzük Az elsı évfolyamon mindhárom órát osztálybontásban tartjuk, segítve
RészletesebbenI. Gondolkodási módszerek: (6 óra) 1. Gondolkodási módszerek, a halmazelmélet elemei, a logika elemei. 1. Számfogalom, műveletek (4 óra)
MATEMATIKA NYEK-humán tanterv Matematika előkészítő év Óraszám: 36 óra Tanítási ciklus 1 óra / 1 hét Részletes felsorolás A tananyag felosztása: I. Gondolkodási módszerek: (6 óra) 1. Gondolkodási módszerek,
RészletesebbenOrosz C2 1 1 056 nyelvi programkövetelmény
Orosz C2 1 1 056 nyelvi programkövetelmény A javaslattevő alapadatai Javaslatot benyújtó neve Nyíregyházi Főiskola A nyelvi képzésre vonatkozó adatok Nyelv megnevezése Nyelvi képzés szintje Nyelvi képzés
RészletesebbenA bemeneti feszültség 10 V és 20 V között van. 1. ábra A fuzzy tagsági függvény
BÁRKÁNYI PÁL: FUZZY MODELL MATEMATIKAI HÁTTERE SPECIÁLIS KATONAI RENDSZEREKRE ALKALMAZVA A katonai rendszerek műszaki megbízhatóságának vizsgálatai során, több matematikai módszert alkalmazhatunk, mint
RészletesebbenÜgyeljen arra, hogy a programmodul sorszáma és megnevezése azonos legyen a I. A program általános tartalma fejezet 11. pontjában írtakkal!
II. ADATLAP - Programmodul részletes bemutatása Valamennyi programmodulra külön-külön kitöltendő 1. A programmodul azonosító adatai Ügyeljen arra, hogy a programmodul sorszáma és megnevezése azonos legyen
RészletesebbenA Batthyány Általános Iskola és Sportiskola félévi/év végi beszámolója
1.sz. Függelék: A Batthyány Általános Iskola és Sportiskola félévi/év végi beszámolója Osztályfőnökök részére..tanév.. félév..osztály 1. A szakmai munka áttekintése: Statisztika Az osztály létszáma:. fő
RészletesebbenFELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE
FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád Mesterséges intelligencia kialakulása 1956 Dartmouth-i konferencián egy maroknyi tudós megalapította a MI területét
RészletesebbenTitkosítási rendszerek CCA-biztonsága
Titkosítási rendszerek CCA-biztonsága Doktori (PhD) értekezés szerző: MÁRTON Gyöngyvér témavezető: Dr. Pethő Attila Debreceni Egyetem Természettudományi Doktori Tanács Informatikai Tudományok Doktori Iskola
RészletesebbenAz élet bonyolult. Maróy Ákos akos@maroy.hu
Az élet bonyolult Maróy Ákos akos@maroy.hu Röviden Azt gondoljuk élőnek, aminek a viselkedését nem látjuk át könnyen Azt gondoljuk élettelennek, aminek a viselkedését ki tudjuk találni Ez a kategorizálás
RészletesebbenSZOLGÁLTATÁSI FOLYAMATOK LOGISZTIFIKÁLÁSÁNAK MATEMATIKAI MODELLJE MATHEMATICAL MODELL OF THE LOGISTIFICATION OF SERVICE FLOWS
SZOLGÁLTATÁSI FOLYAMATOK LOGISZTIFIKÁLÁSÁNAK MATEMATIKAI MODELLJE MATHEMATICAL MODELL OF THE LOGISTIFICATION OF SERVICE FLOWS Dr Gubán Ákos 1 -Dr Kása Richárd 2- Sándor Ágnes 3 1 tanszékvezető főiskolai
RészletesebbenJOGSZABÁLY. LI. ÉVFOLYAM, 15. SZÁM Ára: 693 Ft 2007. JÚNIUS 5. TARTALOM. 1. (1) A rendelet hatálya fenntartótól függetlenül
LI. ÉVFOLYAM, 15. SZÁM Ára: 693 Ft 2007. JÚNIUS 5. oldal JOGSZABÁLY 24/2007. (IV. 2.) OKM rendelet a közoktatás minõségbiztosításáról és minõségfejlesztésérõl szóló 3/2002. (II. 15.) OM rendelet módosításáról...
RészletesebbenAz Összetett hálózatok vizsgálata elektronikus tantárgy részletes követeleményrendszere
Az Összetett hálózatok vizsgálata elektronikus tantárgy részletes követeleményrendszere Horváth Árpád 2014. február 7. A tárgy célja: Az összetett hálózatok fogalomrendszerének használata a tudomány több
RészletesebbenBemenet modellezése II.
Bemenet modellezése II. Vidács Attila 2005. november 3. Hálózati szimulációs technikák, 2005/11/3 1 Kiszolgálási id k modellezése Feladat: Egy bemeneti modell felállítása egy egy kiszolgálós sorbanállási
RészletesebbenA kvantum-kommunikáció leírása sűrűségmátrix segítségével
LOGO A kvantum-kommunikáció leírása sűrűségmátrix segítségével Gyöngyösi László BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Hogyan tekinthetünk a sűrűségmátrixokra? Zaos kvantumrendszerek kvantumállapotra
RészletesebbenDIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar BME MIT Tanszéki Munkaközösség DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS Segédlet a Digitális jelfeldolgozás (BMEVIMM4084) tárgyhoz MIT-VIMM4084-0
RészletesebbenOsztályozóvizsga követelményei
Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Nyolcosztályos gimnázium Matematika Évfolyam: 5 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Gondolkodási
RészletesebbenApor Vilmos Katolikus Iskolaközpont. Helyi tanterv. Matematika. készült. a 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet 1-4./1.2.3.
1 Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Matematika készült a 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet 1-4./1.2.3. alapján 1-4. évfolyam 2 MATEMATIKA Az iskolai matematikatanítás célja,
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Bizonytalan tudás és kezelése Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Milyen matematikát
RészletesebbenINFORMÁCIÓTECHNOLÓGIA ÉS FOGLALKOZTATÁSI INNOVÁCIÓK MTA VILÁGGAZDASÁGI K UTATÓINTÉZET NKTH MECENATÚRA PÁLYÁZAT SZANYI MIKLÓS
MTA VILÁGGAZDASÁGI K UTATÓINTÉZET Technológiai fejlődés és új tudományos eredmények NKTH MECENATÚRA PÁLYÁZAT Ismeretterjesztő cikksorozat SZANYI MIKLÓS INFORMÁCIÓTECHNOLÓGIA ÉS FOGLALKOZTATÁSI INNOVÁCIÓK
RészletesebbenN20010, N34010. NEM RUGÓER VISSZATÉRÍTÉS LÉGNEDVESÍT BEAVATKOZÓ 20/34 Nm (177/300 lb-in) MODULÁLÓ SZABÁLYOZÁSHOZ
N20010, N34010 NEM RUGÓER VISSZATÉRÍTÉS LÉGNEDVESÍT BEAVATKOZÓ 20/34 Nm (177/300 lb-in) MODULÁLÓ SZABÁLYOZÁSHOZ TERMÉK ADATOK ÁLTALÁNOS Ezen direkt kapcsolású légnedvesít beavatkozók a következ k moduláló
Részletesebbenkülönösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.
MATEMATIKA Az iskolai matematikatanítás célja, hogy hiteles képet nyújtson a matematikáról mint tudásrendszerről és mint sajátos emberi megismerési, gondolkodási, szellemi tevékenységről. A matematika
RészletesebbenAjánlati felhívás. Kamerarendszer beszerzése
Versenyeztetési eljárás Ajánlati felhívás Eljárás száma: V-007/1-VJSZ/2012 Eljárás címe: Kamerarendszer beszerzése Budapest, 2012. szeptember 7. AJÁNLATI FELHÍVÁS Ajánlatkérő neve: BKV Vasúti Járműjavító
RészletesebbenA racionális és irracionális döntések mechanizmusai. Gáspár Merse Előd fizikus és bűvész. Wigner MTA Fizikai Kutatóintézet. duplapluszjo.blogspot.
A racionális és irracionális döntések mechanizmusai Gáspár Merse Előd fizikus és bűvész Wigner MTA Fizikai Kutatóintézet komputációs rendszerszintű idegtudomány csoport duplapluszjo.blogspot.hu érzékelés
Részletesebbenkülönösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.
MATEMATIKA Az iskolai matematikatanítás célja, hogy hiteles képet nyújtson amatematikáról, mint tudásrendszerről és mint sajátos emberi megismerési, gondolkodási, szellemi tevékenységről. A matematika
RészletesebbenSzámsorozatok Sorozat fogalma, példák sorozatokra, rekurzív sorozatokra, sorozat megadása Számtani sorozat Mértani sorozat Kamatszámítás
12. évfolyam Osztályozó vizsga 2013. augusztus Számsorozatok Sorozat fogalma, példák sorozatokra, rekurzív sorozatokra, sorozat megadása Számtani sorozat Mértani sorozat Kamatszámítás Ismerje a számsorozat
RészletesebbenBem József Általános Iskola
1 Bem József Általános Iskola Pedagógiai program A Bem József Általános Iskola a(z) 1993. évi LXXIX. Törvény 47.p, 48.p 1996. évi LXII. Törvény 2011. évi Köznevelésről szóló törvény 4.p, 5., 26.p, 27.,
RészletesebbenMODERN BAYES-I ÖKONOMETRIAI ELEMZÉSEK
Budapesti Corvinus Egyetem MODERN BAYES-I ÖKONOMETRIAI ELEMZÉSEK SIMASÁGI PRIOROK ALKALMAZÁSA AZ ÜZLETI CIKLUSOK SZINKRONIZÁCIÓJÁNAK MÉRÉSÉRE ÉS AZ INFLÁCIÓ ELŐREJELZÉSÉRE Ph.D. értekezés dr. Várpalotai
RészletesebbenAtlas Copco. Hûtveszárítók. FX 1-16 50 Hz
Atlas Copco Hûtveszárítók FX 1-16 50 Hz Abszolút teljesítôképesség, teljes felelôsség Az Ön üzletének szívében az Atlas Copco minôségi sûrítettlevegôt szolgáltat a legjobb mûködési teljesítmény elérésére.
RészletesebbenTANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Pénzügyi számvitel 2. tanulmányokhoz
III. évfolyam PSZ szak BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Pénzügyi számvitel 2 tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév (2015/2016) I. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Pénzügyi számvitel 2. Tanszék: Számvitel Intézeti
RészletesebbenSTEADYPRES frekvenciaváltó ismertető
1 STEADYPRES frekvenciaváltó ismertető A STEADYPRES egy fordulatszámszabályzó, amelyet egy fázis (230 V AC) táplál, és egy és három fázisú váltakozó áramú motorok meghajtására szolgál. - A motor fordulatszámának
RészletesebbenSZÁMOLÁSTECHNIKAI ISMERETEK
SZÁMOLÁSTECHNIKAI ISMERETEK Műveletek szögekkel Geodéziai számításaink során gyakran fogunk szögekkel dolgozni. Az egyszerűbb írásmód kedvéért ilyenkor a fok ( o ), perc (, ), másodperc (,, ) jelét el
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Valószínűségi hálók - következtetés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Következtetés
Részletesebben14.Cellaformátum. XVII. Az Excel XP. 14.1 Igazítás. 14.1.1 Igazítás ikonokkal
14.Cellaformátum Formátum, Cellák Helyi menü, Cellaformázás A cellaformátum egy nagyon összetett fogalom, többféle formázás is tartozik bele. Ezek egy részét korábban már tanultuk, más része viszont abszolút
RészletesebbenTANMENET MATEMATIKA. 1. osztály 2009-2010. (modulos rendszerű) Készítette: Tóthné Szendrődy Réka
TANMENET 1. osztály MATEMATIKA (modulos rendszerű) Készítette: Tóthné Szendrődy Réka 2009-2010 IDŐ TANANYAG FEJLESZTENDŐ Szept. 1-7 1. modul Tájékozódj unk, tanuljunk! Megismerési képességek alapozása:
RészletesebbenSTATISZTIKA I. Tantárgykódok. Oktatók. Időbeosztás. Tematika. http://www.agr.unideb.hu/~huzsvai. 1. Előadás Bevezetés, a statisztika szerepe
Tantárgykódok STATISZTIKA I. GT_APSN018 GT_AKMN021 GT_ATVN020 1. Előadás Bevezetés, a statisztika szerepe Oktatók Előadó: Dr. habil. Huzsvai László tanszékvezető Gyakorlatvezetők: Dr. Balogh Péter Dr.
RészletesebbenSTABILO. Gurulóállvány rendszerelemek. Függőleges keret (alumínium) Függőleges keret (alumínium) Járólap átjáróval.
Függőleges keret ø 48 mm Használat a 10-es, 100-as és 1000-es sorozatok esetén Függőleges keret ø 48 mm Használat a 50-es, 500-as és 5000-es sorozatok esetén Szélesség m 0,75 0,75 Magasság m 1,00 2,00
Részletesebben