Sor láncolt ábrázolással

Skálázható kollaboratív filtering módszerek a Netflix Prize versenyen The Budapest New Technology July Meeting július 2. Tikk Domonkos Gravity Research.
Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.
Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.
Microsoft Internet Explorer
Tájékoztató a Kormányzati Ügyféltájékoztató Központról
BMBY.expert a mi szaktudásunk. Az Ön vezetése A vezető ingatlanközvetítők a BmBy.expert ©-et választják Önökben megvan a Vezető? Több kontrollal és átlátással.
Windows hálózati infrastruktúra kialakítása
Összefoglalás 1. Pascal program szerkezete 2. Pascal típusai
Béla gondolatai a házasságról
IRE 8 /38/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – I ntelligens R endszerek E lmélete 8.
Módszerek sebességi állandók becslésére Kovács Benedek, Budapesti Műszaki és Gazdaségtudományi Egyetem.
Foltkeresés tüdő röntgen képeken
Sűrűségfüggvény Parzen becslés Mintapontszám, szigma.
Táblázat kezelő programok
Bayes hálók október 20. Farkas Richárd
Szintaktikai elemzés február 23..
Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.
Naïve Bayes, HMM.
Osztályozás -- KNN Példa alapú tanulás: 1 legközelebbi szomszéd, illetve K-legközelebbi szomszéd alapú osztályozó eljárások.
Rangsorolás tanulása ápr. 24..
Szintaktikai elemzés március 1.. Gépi tanulás Osztályozási feladat: Adott egyedek egy halmaza és azok osztályba tartozási függvénye (tanító halmaz),
Kertész András Rákosi Csilla Debrecen, november 28.
Bizonytalanság A teljesen megbízható következtetést lehetővé tevő tudás hiánya Egy esemény bizonytalansága  objektív  szubjektív Módszerek  numerikus.
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
INFORMATIKA E-management E-business E-gyártás. Információ alapú gazdálkodás E-management E-business E-gyártás – E-minőségirányítás.
A lények és törekvések bukásának valódi oka az igazi, használható MIÉRT megfigyelésére és megtalálására való képtelenség. Adatsorozat 22. A lények és törekvések.
Erasmus Torino 2008/2009. tavaszi félév Esztergár-Kiss Domokos.
R. S. Kaplan, R. Cooper Költség és hatás Készítette: Kele Katalin Május 15.
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái I. Szabályalapú rendszerek.
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái I. Szabályalapú rendszerek.
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
LBA és CHS módok Demeter Zoltán 641.
A partneri kapcsolatok értékelése hálózati együttműködés esetén
Statisztika a szociológiában
Aszexuális, szimpatrikus speciáció
Partner Dr. Czira Zsuzsanna, egyetemi adjunktus BME VET VM A megbízhatóság alapjai Villamosenergia-minőség Szaktanfolyam Megbízhatóság.
Feladat: 1.Írjunk eljárást amely egy paraméterként megadott stringből kitörli az összes ‘b’ betűt. 2.Írjunk eljárást amely beolvassa egy személy adatait.
Biztoskezdet gondolat a falakon túl A gyerekházon túl is élnek.
Gépi tanulás Tanuló ágens, döntési fák, általános logikai leirások tanulása.
Optimalizáció modell kalibrációja Adott az M modell, és p a paraméter vektora. Hogyan állítsuk be p -t hogy a modell kimenete az x bemenő adatokon a legjobban.
Lineáris regresszió.
Belami beszámoló – Doménadaptációs alkalmazások. Problémafelvetés Felügyelt tanulás elvégzéséhez gyakran kevés jelölt adat áll rendelkezésre  doménadaptáció.
Korreferátum Herczeg Bálint: Az iskolák közötti különbségek mértékének mélyebb vizsgálata Horn Dániel Tudományos munkatárs Hétfa műhely, Budapest, 2014.
BIZTONSÁGOS E- MAILEZÉS ANDROID OKOSTELEFONON Herczeg Ádám – MV2JLC Herczeg Ádám
Orvosbiológiai képkereső rendszer teljesítményének képek osztályozásán alapuló javítása Június 23, 2008 Budapest Altrichter Márta Konzulens: dr. Horváth.
? ? ? ? ? Molnár Ferenc Milyen a jó informatikai háttér az ügyfélkezeléshez, ügyfél- információhoz? A jó CRM nélkülözhetetlen.
Információ- és hírközléselmélet '991 Információ- és Hírközléselmélet Vassányi István, Információelmélet –forráskódolás –csatornakódolás.
SPORTIRODA A PANNON EGYETEMEN FENNTARTHATÓSÁG TÁMOP E-13/1/KONV Sport a Pannon Egyetemen.
1. feladat  Készíts olyan függvényt, mely paraméterül kapja két egész típusú változó címét, s hívása után a két változó értéke helyet cserél.
WP-Dyna: tervezés és megerősítéses tanulás jól tervezhető környezetekben Szita István és Takács Bálint ELTE TTK témavezető: dr. Lőrincz András Információs.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Tóth Gergely, február BME-MIT Miniszimpózium, Folytonos idejű rendszerek anonimitása Tóth Gergely Konzulens: Hornák Zoltán.
Csoportkeresési eljárások Vassy Zsolt. Tematika Girvan Newman klaszterezés Diszkrét Markov lánc: CpG szigetek Rejtett Markov lánc ADIOS.
Struktúra predikció Struktúra lehet Felügyelt tanulási probléma
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Gépi tanulási módszerek
Kódelmélet Konvolúciós kódok. Architektúra I Input Output L=3, k =1, n=3 konvolúciós kódóló.
1 Megerősítéses tanulás 4. előadás Szita István, Lőrincz András.
1.Kanonikus felügyelt tanulási feladat definíciója (5p) 1.Input, output (1p) 2.Paraméterek (1p) 3.Hipotézisfüggvény (1p) 4.Hibafüggvény/költségfüggvény.
Mesterséges intelligencia
Struktúra predikció ápr. 6.
Kockázat és megbízhatóság
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John.
Emlékeztető Az előző órán az adatok eloszlását Gauss-eloszlással közelítettük Célfüggvénynek a Maximum Likelihood kritériumot használtuk A paramétereket.
Bunkóczi László, Dr.Pitlik László, Pető István, Szűcs Imre
A mesterséges neuronhálók alapjai
Hatványozás azonosságai
Bevezetés a mély tanulásba