Nagyméretű adathalmazok kezelése Ajánló rendszerek
|
|
|
- István Dudás
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Nagyméretű adathalmazok kezelése Gubek Andrea BME SZIT
2 1 Tartalom alapú ajánló rendszerek Együttműködés alapú ajánló rendszerek 2 The Movie Genome és a Jinni Movie Genome Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
3 Tartalom alapú ajánló rendszerek Megjegyzések: user = felhasználó = vásárló item = tétel = áru = dokumentum Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
4 Ajánló rendszer Tartalom alapú ajánló rendszerek Az ajánló rendszerek olyan szoftveres technikák és eszközök, amelyek javaslatokat nyújtanak a felhasználó számára hasznos tételekről, árukról (item). Ezek a javaslatok arra hivatottak, hogy segítsék a felhasználót különféle döntésekben. Fejlesztéshez szakemberek több területről Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
5 Tartalom alapú ajánló rendszerek Tartalom alapú ajánló rendszerek Olyan árukat próbálnak ajánlani, amelyek hasonlóak a vásárló által már régebben kedveltekhez Információk tömkelege + dinamikusság és heterogén természet egyre nehezebb megtalálni, amire szükségünk van Szükségünk van segítségre a hatalmas adathalmazokban való keresgéléshez Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
6 Tartalom alapú ajánló rendszerek Az ajánló algoritmusok a vásárló érdeklődési köreit használják (amazon) Két irányvonal: Szomszédság alapú (vásárló eddigi választásai alapján) Együttműködő (hasonló véleményeken levő felhasználók választásai alapján) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
7 Működés Tartalom alapú ajánló rendszerek Content analyzer: előfeldolgozó lépés, amikor az információknak nincs struktúrájuk. Komponens fő feladata, hogy az adatokat az árukról megfelelő formába hozza a következő lépés számára. Profile learner: begyűjti a felhasználó érdeklődési körének adatait, általánosítja őket, a user profile létrehozásának érdekében (általában gépi tanuló technikákon keresztül) Filtering component: feldolgozza a user profile-t, annak reprezentációit összehasonlítja az ajánlandó tételekkel Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
8 Tartalom alapú ajánló rendszerek Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
9 Explicit feedback Tartalom alapú ajánló rendszerek Like/dislike: binárisan osztályozódnak a tételek Ratings: értékelés, egy diszkrét numerikus skálán (pl. 1-től 5-ig) Szöveges megjegyzések: segítenek a többi vásárlónak megítélni a termék jóságát Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
10 Jelölések Tartalom alapú ajánló rendszerek u a : aktív user profilja TR a : tanító halmaz r k : az u a user által adott értékelés az I k árucikkre vonatkoztatva TR a = I k, r k L a : ajánlások listája, Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
11 Tartalom alapú ajánló rendszerek TR a Profile learner user profile (prediktív modell) Filtering component User profile L a (list of recommendations) Profil legyen up-to-date Feedback Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
12 Előnyök Tartalom alapú ajánló rendszerek User független: csak a user saját értékeléseit használja fel a profil kiépítésére Transzparens: működésükről magyarázatot lehet adni, szimplán felsorolva a tulajdonságokat és leírásokat, amely egy elemnél arra vezetett, hogy bekerüljön az L a -ba. Új elem: a tartalom alapú rendszerek képesek olyan tételeket is ajánlani, amelyeket még senki nem értékelt (nem szenvednek a first-rater problémától) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
13 Hátrányok Tartalom alapú ajánló rendszerek Korlátolt tartalom analízis: tételekhez rendelt tulajdonságok száma és típusa terén határoltak, domain információk is kellhetnek Túlrészletezés: nincs megfelelő metódusuk arra, hogy ha valami nem várt dologgal kerülnek szembe (serendipity probléma) Új felhasználó: megfelelő mennyiségű értékelést be kell gyűjteni, mielőtt a rendszer rendesen felmérheti a felhasználó által előnyben részesített tételeket, és pontos ajánlásokat tud tenni Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
14 Item reprezentáció Tartalom alapú ajánló rendszerek Tételek attribútumok és tulajdonságok Általában a tétel leírások szövegesek Nincsenek jól definiált értékkel rendelkező attribútumok Szöveges leírások bonyodalom (kétértelműség) Szöveg illesztés problémái: Többjelentésűség (polysemy) Rokonértelműség (synonymy) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
15 Szemantikus analízis Tartalom alapú ajánló rendszerek Kétféle módon: Ontológiák használatával Enciklopédikus tudásforrások használatával Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
16 Szemantikus analízis 2 Tartalom alapú ajánló rendszerek A főbb stratégiák szempontjai: a tudásbázis típusa (lexikon, ontológia stb.) a tételek reprezentálására választott módszerek a user profilban előforduló tartalom típusa tétel-profil illesztési stratégia Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
17 Tartalom alapú ajánló rendszerek Módszerek user profilok tanulására Gépi tanulási módszerek jól alkalmazhatók szöveg kategorizálásra következtető eljárás Tanuló dokumentumok szöveg osztályozó User profilok tanulása bináris szöveg osztályozás Kategóriák halmaza: C = {c +, c } c + : a pozitív osztály (user-likes) c a negatív osztály (user-dislikes) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
18 Tartalom alapú ajánló rendszerek Valószínűségi módszerek, naiv Bayes Tanulmányozott adatok alapján kialakítják a valószínűségi modellt A modell megbecsüli a P(c d) valószínűséget P(c): annak a valószínűsége, hogy egy c-beli dokumentummal van dolgunk P(d c): annak a valószínűsége, hogy d dokumentummal van dolgunk c-n belül P(d): annak a valószínűsége, hogy d-vel van dolgunk Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
19 Tartalom alapú ajánló rendszerek Bayes tétel alapján: P(c d) = c = argmax cj P(c j )P(d c j ) P(d) P(d)-vel egyszerűsíthetünk P(c)P(d c) P(d) P(d c) és P(c) értékét kikövetkeztetjük Gond: az adat kevés a jó valószínűségi értékek meghatározásához Feltételezés: dokumentumban található szavak egymástól feltételesen függetlenek az osztályon belül Szavak valószínűségei egyenként kerülnek meghatározásra Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
20 Két modell Tartalom alapú ajánló rendszerek Dokumentum = vektor a szótár teste (V ) felett Vektor elemei = előfordult-e a dokumentumban Többváltozós Bernoulli (multivariate): szavakat binárisan kódolja Többtagú (multinomial) esemény modell: megszámlálja az előfordulást is Különbség csak nagy szótárak esetén vehető észre Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
21 Tartalom alapú ajánló rendszerek Relevancia feedback, Rocchio algoritmusa Alapelv: felhasználók visszajeleznek a rendszernek user profil finomítás Vektoros reprezentáció Vektor elemei = dokumentum elemei (szavak) Súlyozás TF-IDF-fel Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
22 TF-IDF Tartalom alapú ajánló rendszerek a ritka szavak nem kevésbé fontosak, mint a gyakoriak (IDF feltétel) a szavak többszöri előfordulása egy dokumentumban nem kevésbé fontos, mint az egyszeriek (TF feltétel) a hosszú dokumentumok nem részesülnek előnyben a rövidebbekhez képest (normalizációs feltevés) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
23 Tartalom alapú ajánló rendszerek C-beli osztályhoz prototípus vektor Új d dokumentum osztályozásához hasonlósági érték számítása Abba az osztályba sorol, ahol ez maximális Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
24 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Együttműködés alapú ajánló rendszerek CF - Collaborative filtering Felhasználó specifikus ajánlások Nincs szüksége különleges információkra az ajánlott tételekről vagy a felhasználókról Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
25 Netflix Együttműködés alapú ajánló rendszerek 2006 októberben kezdődött Először jutottak hozzá nagyméretű adathalmazhoz: szavazatot tartalmazott felhasználótól filmre vonatkozóan Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
26 Netflix 2 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Tanító osztályzások: <felhasználó, film, értékelés dátuma, értékelés> Ismert filmek címe és megjelenési éve Teszt halmaz: db <felhasználó, film, értékelés dátuma> Cél: eredmények RMSE-ének minimalizálása (Root Mean Squared Error, négyzetes középérték hiba) RMSE(ˆθ) = E((ˆθ θ) 2 ) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
27 Netflix 3 Együttműködés alapú ajánló rendszerek 2009 júliusában ért véget Két csapat is megütötte a kellő mércét (Netflix algoritmusánál min. 10%-kal jobb teljesítmény) A nyertes a korábban beküldő lett Újabb forduló nem indult Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
28 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Sokféle bemenet Legjobb: explicit feedback Gond: nem mindig elérhető sok ajánló rendszer az implicit feedbacket használja (browsing history, keresési minták) Ajánlások létrehozásához: felhasználók és tételek összefüggésbe hozása Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
29 Két fő módszer Együttműködés alapú ajánló rendszerek Szomszédsági megközelítés (neighborhood approach) látens (rejtett) faktor modellek (latent factor models) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
30 A feladat Adott: Együttműködés alapú ajánló rendszerek m felhasználó (vásárló) értékelése n tétel (termék) Indexelések: u, v: felhasználók i, j, l: termékek r ui : az u felhasználó ismert értékelése az i termékre ˆr ui : jósolt értékelések t ui : az értékelés időpontja Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
31 A feladat 2 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Általában az értékelések nagy %-a hiányzik (Netflixnél 99%) Jelölések: κ = {(u, i) rui ismert} R(u): u felhasználó ismert értékelései R(i): az i termék értékei (N(u): amelyet u impliciten véleményezett) Cél: ismert adatok alapján ismeretlen felhasználói értékelések megjóslása Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
32 Baseline predictorok Együttműködés alapú ajánló rendszerek Olyan effektusokat gyűjtői, amelyek nem tartalmaznak felhasználó-tétel kölcsönhatásokat b ui = µ + b u + b i µ: az átlagos osztályozás b u és b i változók jelzik az u felhasználó és az i termék megfigyelt eltéréseit az átlagostól Leon, a profi - Bob Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
33 Együttműködés alapú ajánló rendszerek b u és b i becsléséhez meg kell oldani a legkisebb négyzet problémát: min (r ui µ b u b i ) 2 + (u,i) κ λ 1 ( u b 2 u + i b 2 i ) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
34 Szomszédsági modellek Együttműködés alapú ajánló rendszerek U: a felhasználók halmaza I: a tételek halmaza R: az ismert értékelések halmaza S: az értékelések lehetséges értékeinek a halmaza (S = [1, 5] vagy S = {like, dislike}) U i : az i terméket értékelt felhasználók halmaza (feltesszük, hogy egy u U user egy i I termékre csak egy értékelést adhat, r ui ) I u : az u user által értékelt tételek halmaza I uv = I u I v U ij = U i U j Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
35 Problémák Együttműködés alapú ajánló rendszerek Legjobb tétel (best item): feladat egy u felhasználó számára megtalálni azt az új i I \ I u elemet, ami a legjobban érdekelné őt Top-N Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
36 Best item Együttműködés alapú ajánló rendszerek Ha az elemekről elérhetőek értékelések gyakran regresszióként vagy osztályozásként definiálják Cél: f : U I S függvény megtanulása f megjósolja az u felhasználó f (u, i) értékelését az i tételre f -et felhasználják i ajánlására, amire a jósolt érték a legmagasabb i = argmax j I\I u f (u a, j) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
37 Együttműködés alapú ajánló rendszerek értékelése pontosságuk alapján Tipikusan az értékelések R halmazát szétvágják R train és R test halmazokra Pontosság mérésére átlagos abszolút hiba (Mean Absolute Error, MAE) négyzetes középérték hiba (Root Mean Squared Error, RMSE) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
38 Együttműködés alapú ajánló rendszerek 1 MAE(f ) = f (u, i) r ui R test rui R test 1 RMSE(f ) = (f (u, i) r ui) 2 R test rui R test Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
39 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Ha nem ismertek a tételek értékelései: Nem lehet megállapítani a jóslás pontosságát Legjobb item megtalálás L(u a ) lista ajánlása, amely N olyan tételt tartalmaz, amely feltehetőleg érdekelni fogja Tételek I halmazát kettébontják egy tanuló és teszthalmazra T (u): azon elemek halmaza, amelyeket az adott felhasználó relevánsnak tartott Adott tételek listája használható T (u)-ként Nagy hátrány: minden tétel ugyanolyan fontosnak értékel a user számára Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
40 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Pontosság: Precision(L) = 1 U u U Recall(L) = 1 U u U L(u) T (u) L(u) L(u) T (u) T (u) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
41 Előnyök Együttműködés alapú ajánló rendszerek Egyszerűség: könnyű implementálni, a legegyszerűbb esetben csak egy paraméternek van szüksége finomításra Igazolhatóság: a módszerek biztosítanak ellenőrzést is a jósolt eredményekhez Stabilitás: kevésbé gyakorolnak rájuk hatást az újonnan felvett felhasználók, itemek vagy értékelések. Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
42 Előnyök 2 Együttműködés alapú ajánló rendszerek Hatékonyság: nem igényel költséges tanuló fázisokat. Ugyan az ajánlási lépés költségesebb, a legközelebbi szomszédok egy offline lépésben előre kiszámolhatóak, tárolásuk kis memóriát igényel, milliós nagyságrendű felhasználókra és tételekre is használható Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
43 The Movie Genome és a Jinni Movie Genome Movie Genome Human Genome Project: összes emberi gén feltérképezése Movie Genome - filmek génjei Hasonló kezdeményezés: Music Genome Project (Pandora) Pl. hangulat, árnyalat, cselekmény, felépítés (mood, tone, plot, structure) Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
44 Jinni The Movie Genome és a Jinni Movie Genome Genome alapvetően két részre: Experience: a hangulata a tartalomnak Story: cselekmény elemek (one man army), felépítés (nemlineáris, story-within-a-story), flagek (erőszak) + sok külső tényező Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
45 Jinni 2 The Movie Genome és a Jinni Movie Genome Minden filmnek kb. 50 génje Több ezer lehetséges érték Jinni algoritmusa automatikusan besorolja az új filmeket Konzisztencia, egyesít több véleményt Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
46 Jinni 3 The Movie Genome és a Jinni Movie Genome ún. Movie Personality alapján ajánl filmeket/sorozatokat Ezt hasonlítja össze a többi film génjeivel Felhasználóként szomszédainktól is kapunk ajánlásokat Minden felhasználóhoz gének egy klaszterját rendeli Ezeket a géneket folyamatosan módosítja, finomítja Egyszerűsített változata a Movie Personality Sketch Gubek Andrea (BME SZIT) Elosztott algoritmusok hiperkockán május / 47
47 Köszönöm a figyelmet!
Szomszédság alapú ajánló rendszerek
Nagyméretű adathalmazok kezelése Szomszédság alapú ajánló rendszerek Készítette: Szabó Máté A rendelkezésre álló adatmennyiség növelésével egyre nehezebb kiválogatni a hasznos információkat Megoldás: ajánló
BitTorrent felhasználók értékeléseinek következtetése a viselkedésük alapján. Hegedűs István
BitTorrent felhasználók értékeléseinek következtetése a viselkedésük alapján Hegedűs István Ajánló rendszerek Napjainkban egyre népszerűbb az ajánló rendszerek alkalmazása A cégeket is hasznos információval
Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben
Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu 2014.11.10. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Felügyelt
Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés
Gépi tanulás a gyakorlatban Bevezetés Motiváció Nagyon gyakran találkozunk gépi tanuló alkalmazásokkal Spam detekció Karakter felismerés Fotó címkézés Szociális háló elemzés Piaci szegmentáció analízis
The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Számítógépes képelemzés 7. előadás Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Momentumok Momentum-alapú jellemzők Tömegközéppont Irányultáság 1 2 tan 2 1 2,0 1,1 0, 2 Befoglaló
Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)
1 2 3 4 5 Meta adat: bármilyen adat, ami a tartalomhoz kapcsolódik. Pl. filmek esetén a rendező, a főszereplő, a műfaj. Tranzakciós adat: felhasználó és az elemek közötti interakció során keletkező adat.
Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.
Tudásmodellezés Kereskedelmi Alkalmazásokban Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft. Tudásmenedzsment Adat -> Információ -> Tudás Intézményi tudásvagyon hatékony kezelése az üzleti célok megvalósításának
Intelligens adatelemzés
Antal Péter, Antos András, Horváth Gábor, Hullám Gábor, Kocsis Imre, Marx Péter, Millinghoffer András, Pataricza András, Salánki Ágnes Intelligens adatelemzés Szerkesztette: Antal Péter A jegyzetben az
Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.
Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák
Osztályozás, regresszió. Nagyméretű adathalmazok kezelése Tatai Márton
Osztályozás, regresszió Nagyméretű adathalmazok kezelése Tatai Márton Osztályozási algoritmusok Osztályozás Diszkrét értékkészletű, ismeretlen attribútumok értékének meghatározása ismert attribútumok értéke
Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra
Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a
Modellkiválasztás 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
Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés
Gépi tanulás a gyakorlatban Kiértékelés és Klaszterezés Hogyan alkalmazzuk sikeresen a gépi tanuló módszereket? Hogyan válasszuk az algoritmusokat? Hogyan hangoljuk a paramétereiket? Precízebben: Tegyük
Least 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
Mesterséges 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
Termék modell. Definíció:
Definíció: Termék modell Összetett, többfunkciós, integrált modell (számítógépes reprezentáció) amely leír egy műszaki objektumot annak különböző életfázis szakaszaiban: tervezés, gyártás, szerelés, szervízelés,
Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén
Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Dombi József Szegedi Tudományegyetem Bevezetés - ID3 (Iterative Dichotomiser 3) Az ID algoritmusok egy elemhalmaz felhasználásával
A maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
SZTE Eötvös Loránd Kollégium. 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből
2010/2011 tavaszi félév SZTE Eötvös Loránd Kollégium 1. Dombi József: Fuzzy elmélet és alkalmazásai 2011. március 3. 19:00 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből 2011. március
Mérési struktúrák
Mérési struktúrák 2007.02.19. 1 Mérési struktúrák A mérés művelete: a mérendő jellemző és a szimbólum halmaz közötti leképezés megvalósítása jel- és rendszerelméleti aspektus mérési folyamat: a leképezést
Gépi tanulás. Hány tanítómintára van szükség? VKH. Pataki Béla (Bolgár Bence)
Gépi tanulás Hány tanítómintára van szükség? VKH Pataki Béla (Bolgár Bence) BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Induktív tanulás A tanítás folyamata: Kiinduló
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
Strukturált Generátorrendszerek Online Tanulása és Alk-ai
Strukturált Generátorrendszerek Online Tanulása és Alkalmazásai Problémamegoldó Szeminárium 2010. nov. 5 Tartalomjegyzék Motiváció, példák Regressziós feladatok (generátorrendszer fix) Legkisebb négyzetes
Üzleti modellen alapuló webes tudásprezentáció
Üzleti modellen alapuló webes tudásprezentáció Pataki Máté, Micsik András Bevezetés Számos projekt küzd azzal a problémával, hogy a projekt menete során felhalmozott nagy mennyiségű, hasznos információ,
Mérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
Újfajta, automatikus, döntési fa alapú adatbányászati módszer idősorok osztályozására
VÉGZŐS KONFERENCIA 2009 2009. május 20, Budapest Újfajta, automatikus, döntési fa alapú adatbányászati módszer idősorok osztályozására Hidasi Balázs hidasi@tmit.bme.hu Konzulens: Gáspár-Papanek Csaba Budapesti
JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN
JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN Supporting Top-k item exchange recommendations in large online communities Barabás Gábor Nagy Dávid Nemes Tamás Probléma Cserekereskedelem
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
Online ajánlórendszerek az elektronikus kereskedelemben. Dr. Révész Balázs
Online ajánlórendszerek az elektronikus kereskedelemben Dr Révész Balázs Bevezetés Az internet használat tovább terjed mind a lakossági, mind az üzleti szegmensben A B2C és a C2C piac szerepének fokozatos
Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök
Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT Speciális adatszerkezetek A helyes adatábrázolás választása, a helyes adatszerkezet
BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek
06 BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek Emlékeztető Jelölésbeli különbség van parancs végrehajtása és a parancs kimenetére való hivatkozás között PARANCS $(PARANCS) Jelölésbeli különbség van
Genetikus algoritmusok
Genetikus algoritmusok Zsolnai Károly - BME CS zsolnai@cs.bme.hu Keresőalgoritmusok osztályai Véletlent használó algoritmusok Keresőalgoritmusok Kimerítő algoritmusok Dinamikus programozás BFS DFS Tabu
Programozás alapjai II. (7. ea) C++
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.04. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérés-feldolgozás
IV.7 MÓDSZER KIDOLGOZÁSA FELHASZNÁLÓI ADATOK VÉDELMÉRE MOBIL ALKALMAZÁSOK ESETÉN
infokommunikációs technológiák IV.7 MÓDSZER KIDOLGOZÁSA FELHASZNÁLÓI ADATOK VÉDELMÉRE MOBIL ALKALMAZÁSOK ESETÉN ANTAL Margit, SZABÓ László Zsolt 2015, január 8. BEVEZETÉS A KUTATÁS CÉLJA A felhasználó
BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA
BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA BESZÉDTUDOMÁNY Az emberi kommunikáció egyik leggyakrabban használt eszköze a nyelv. A nyelv hangzó változta, a beszéd a nyelvi kommunikáció
3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció
3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 14. Digitális Alakzatrekonstrukció - Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01 Dr. Várady Tamás, Dr.
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november
Biológiai rendszerek modellellenőrzése bayesi megközelítésben
Biológiai rendszerek modellellenőrzése bayesi megközelítésben Gál Tamás Zoltán Szoftver verifikáció és validáció kiselőadás, 2013. ősz Forrás: Sumit K. Jha et al.: A Bayesian Approach to Model Checking
A Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2011/12 tanév, II. félév Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév,
Nagyméretű adathalmazok kezelése (BMEVISZM144) Reinhardt Gábor április 5.
Asszociációs szabályok Budapesti Műszaki- és Gazdaságtudományi Egyetem 2012. április 5. Tartalom 1 2 3 4 5 6 7 ismétlés A feladat Gyakran együtt vásárolt termékek meghatározása Tanultunk rá hatékony algoritmusokat
Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás
Véletlenszám generátorok és tesztelésük Tossenberger Tamás Érdekességek Pénzérme feldobó gép: $0,25-os érme 1/6000 valószínűséggel esik az élére 51% eséllyel érkezik a felfelé mutató oldalára Pörgetésnél
Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek
Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció
Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...
Információ megjelenítés Diagram tervezés
Információ megjelenítés Diagram tervezés Statisztikák Háromféle hazugság van: hazugságok, átkozott hazugságok és statisztikák A lakosság 82%-a nem eszik elég rostot. 3-ból 2 gyerek az USA-ban nem nem tudja
Grafikonok automatikus elemzése
Grafikonok automatikus elemzése MIT BSc önálló laboratórium konzulens: Orosz György 2016.05.18. A feladat elsődleges célkitűzései o eszközök adatlapján található grafikonok feldolgozása, digitalizálása
Adatbányászati 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
c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora
1. MELLÉKLET: Alkalmazott jelölések A mintaterület kiterjedése, területe c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora C(0) reziduális komponens varianciája C R (h) C R Cov{} d( u, X )
Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:
Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
Steps Towards an Ontology Based Learning Environment. Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft apinter@corvinno.hu
Steps Towards an Ontology Based Learning Environment Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft apinter@corvinno.hu Ontológia alapú elektronikus tanulási környezet megteremtése Anita Pintér Corvinno
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 8. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása
Tanulás 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,
Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok
BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com
![Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com](/thumbs/62/48167704.jpg "Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com")
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések
3D-s számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció
3D-s számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 14. Digitális Alakzatrekonstrukció - Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav08 Dr. Várady Tamás,
Matematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
Veszély- és kockázatbecslés alapú rekonfigurált eljárás-befolyásolás a polgári légiközlekedésben
Veszély- és kockázatbecslés alapú rekonfigurált eljárás-befolyásolás a polgári légiközlekedésben Meyer Dóra Témavezető: Dr. Tarnai Géza Közlekedés és járműirányítás workshop BME 20 ISBN 978-963-420-975-
GCF 1.1 Gas Consumption Forecast
GCF 1.1 Gas Consumption Forecast A szabadpiaci gáz-kereskedelem alapja a forrás- és a fogyasztói oldali menetrendek tervezése, operatív levezénylése és elszámolása. Az energia kereskedelem a jövõre vonatkozik,
Megerősítéses tanulás 7. előadás
Megerősítéses tanulás 7. előadás 1 Ismétlés: TD becslés s t -ben stratégia szerint lépek! a t, r t, s t+1 TD becslés: tulajdonképpen ezt mintavételezzük: 2 Akcióértékelő függvény számolása TD-vel még mindig
Függvények növekedési korlátainak jellemzése
17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet
Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket
Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Matematika és Informatika Kar Magyar Matematika és Informatika Intézet
/ Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár Matematika és Informatika Kar Magyar Matematika és Informatika Intézet / Tartalom 3/ kernelek segítségével Felügyelt és félig-felügyelt tanulás felügyelt: D =
Mátrix-alapú projektkockázatmenedzsment
Mátrix-alapú projektkockázatmenedzsment Hegedűs Csaba, Kosztyán Zsolt Tibor Pannon Egyetem, Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék XXXII. Magyar Operációkutatási Konferencia Cegléd, 2017.06.14-16. Informatikai
Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban
Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban Nagy Attila Mátyás 2016.12.07. Áttekintés Bevezetés Megközelítés Pilot tanulmányok
Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium
Többváltozós statisztika (SZIE ÁOTK, 2011. ősz) 1 Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium Likelihood függvény Az adatokhoz paraméteres modellt illesztünk. A likelihood függvény a megfigyelt
Multimédiás adatbázisok
Multimédiás adatbázisok Multimédiás adatbázis kezelő Olyan adatbázis kezelő, mely támogatja multimédiás adatok (dokumentum, kép, hang, videó) tárolását, módosítását és visszakeresését Minimális elvárás
Hálózati tudásmenedzsment rendszerek sajátosságai, bevezetési tapasztalatai
Hálózati tudásmenedzsment rendszerek sajátosságai, bevezetési tapasztalatai Hasznics Milán, hasznics@itm.bme.hu Nuridsány Judit, nuridsany.judit@itm.bme.hu BME Információ és Tudásmenedzsment Tanszék Definíció
Gépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása
Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása Izsák Ferenc ELTE TTK, Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai Tanszék & ELTE-MTA NumNet Kutatócsoport munkatárs: Szekeres Béla János Alkalmazott Analízis
Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17
Doménspecifikus korpusz építése és validálása Dodé Réka ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori Iskola Alkalmazott nyelvészet program 2017. február 3. Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott
Perszonalizált tartalomajánló szolgáltatás IPTV és OTT rendszerek számára
MEDIANET 2015 Perszonalizált tartalomajánló szolgáltatás IPTV és OTT rendszerek számára ZIBRICZKY DÁVID ImpressTV david.zibriczky@impresstv.com Kulcsszavak: ajánlórendszer, IPTV, OTT, adatbányászat, gépi
GROVER-algoritmus. Sinkovicz Péter. ELTE, MSc II dec.15.
ELTE, MSc II. 2011.dec.15. Áttekintés Feladat Algoritmus Kvantum keresési algoritmus áttekintése Input: N = 2 n elemű tömb, Ψ 1 = 0 1 kezdőállapot, f x0 (x) orákulum függvény. Output: x 0 keresett elem
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
Problémás regressziók
Universitas Eotvos Nominata 74 203-4 - II Problémás regressziók A közönséges (OLS) és a súlyozott (WLS) legkisebb négyzetes lineáris regresszió egy p- változós lineáris egyenletrendszer megoldása. Az egyenletrendszer
Mesterséges Intelligencia II. kötelező feladat (3. forduló) - Ajánló rendszer 2.
Mesterséges Intelligencia II. kötelező feladat (3. forduló) - Ajánló rendszer 2. 1. Feladat kiírása A második forduló feladata hasonlóan az előző fordulóhoz egy ajánló rendszer modelljének elkészítése.
I. LABOR -Mesterséges neuron
I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,
Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:
Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján
RHadoop. Kocsis Imre Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
RHadoop Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Házi feladat Csapatépítés o 2 fő, tetszőleges kombinációkban http://goo.gl/m8yzwq
Adja meg, hogy ebben az esetben mely handshake üzenetek kerülnek átvitelre, és vázlatosan adja meg azok tartalmát! (8p)
Adatbiztonság a gazdaságinformatikában PZH 2013. december 9. 1. Tekintsük a következő rejtjelező kódolást: nyílt üzenetek halmaza {a,b}, kulcsok halmaza {K1,K2,K3,K4,K5}, rejtett üzenetek halmaza {1,2,3,4,5}.
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria](/thumbs/54/33134304.jpg "[Biomatematika 2] Orvosi biometria")
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála
LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála a független változó: névleges vagy sorrendi vagy folytonos skála BIOMETRIA2_NEMPARAMÉTERES_5 1 Y: visszafizeti-e a hitelt x: fizetés (életkor)
x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:
Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.
IBNR számítási módszerek áttekintése
1/13 IBNR számítási módszerek áttekintése Prokaj Vilmos email: Prokaj.Vilmos@pszaf.hu 1. Kifutási háromszög Év 1 2 3 4 5 2/13 1 X 1,1 X 1,2 X 1,3 X 1,4 X 1,5 2 X 2,1 X 2,2 X 2,3 X 2,4 X 2,5 3 X 3,1 X 3,2
Számítógép és programozás 2
Számítógép és programozás 2 6. Előadás Problémaosztályok http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Emlékeztető A specifikáció egy előfeltételből és utófeltételből álló leírása a feladatnak Léteznek olyan feladatok,
(Teszt)automatizálás. Bevezető
(Teszt)automatizálás Bevezető Órák ( az előadások sorrendje változhat) 1. Bevezető bemutatkozás, követelmények, kérdések és válaszok 2. Előadás Unit test in general, 3. Előadás Unit test, Tools and practices,
Diszkriminancia-analízis
Diszkriminancia-analízis az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Diszkriminancia-analízis folyamata Feladat Megnyitás: Employee_data.sav Milyen tényezőktől függ a dolgozók beosztása? Nem metrikus Független
Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók
Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók dr. Kovács Attila Szakértői rendszerek Emberi szakértő kompetenciájával, tudásával rendelkező rendszer Jellemzői: Számítási műveletek helyett logikai
Együttmőködés és innováció
Vállalkozói innováció a Dunántúlon Pécs, 2010. március 3. Együttmőködés és innováció Csizmadia Zoltán, PhD tudományos munkatárs MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intéztet Az előadás felépítése 1.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje
1. Alapfogalmak 1.1. Algoritmus Az algoritmus olyan elemi műveletekből kompozíciós szabályok szerint felépített összetett művelet, amelyet megadott feltételt teljesítő bemeneti adatra végrehajtva, a megkívánt
Az idegrendszeri memória modelljei
Az idegrendszeri memória modelljei A memória típusai Rövidtávú Working memory - az aktuális feladat Vizuális, auditórikus,... Prefrontális cortex, szenzorikus területek Kapacitás: 7 +-2 minta Hosszútávú
Mire jók az ajánlórendszerek? Tikk Domonkos
Mire jók az ajánlórendszerek? Tikk Domonkos 10 February 2009 MI FÁN TEREM AZ AJÁNLÓRENDSZER? Speciális információszűrők, amelyek felhasználói és termékprofilokat építenek tanuló algoritmusok segítésével.
CEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, 2005. szeptember 15.
CEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, 2005. szeptember 15. 1 3.3.3 Minősítési rendszerek és a kockázatok számszerűsítése Minősítések hozzárendelése PD, LGD, CF meghatározása Közös vizsgálati