Gépi Tanulás Tanfolyam – 2024. 09. 19-20

happy_computer
Időpont:  szeptember 19 – 20; minden nap 9.00 – 15.00 
Helyszín: KRTK, K13-14-es terem (1097 Budapest, Tóth Kálmán u. 4)
Oktatók: Vakhal Péter (BCE) és Vékás Péter (BCE)
 
A Tudományos Számítások Intézete Egyesület és a HUN-REN Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont Közgazdaságtudományi Intézete közös szervezésében gépi tanulásról szóló módszertani tanfolyam indul közgazdászok és társadalomtudósok számára. A kurzus célja az alapvető gépi tanulási módszerek bemutatása, amelyeket a kutatók a munkájuk során könnyen alkalmazhatnak.
 
Nagy hangsúlyt fektetünk a gyakorlati példákra és az adatelemzési technikákra, amelyek segítenek a komplex kutatási kérdések megválaszolásában.
Várjuk jelentkezését!

Megkérjük a résztvevőket, hogy hozzanak magukkal saját laptopot!

Jelentkezés

  • A részvétel ingyenes, de regisztrációhoz kötött.
  • Jelentkezni emailben a sziklai.balazs@krtk.hun-ren.hu címen lehet.
    Az email tárgyába kérjük, írják be, hogy „Gépi tanulás tanfolyam„.
  • Csak korlátozott számú hely áll rendelkezésre.
  • Túljelentkezés esetén előnyben részesülnek a HUN-REN Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont munkatársai, illetve a Tudományos Számítások Intézete Egyesület tagjai. Egyéb esetben a jelentkezés beérkezésének az ideje a döntő.

Program és további tudnivalók

Szeptember 19
  •   9:00 – 10:30 Lineáris és kvadratikus diszkriminancia elemzés
  • 10:30 – 11:00 Kávészünet
  • 11:00 – 12:30 Gépi tanulási alapok és egyszerűbb algoritmusok (k-means, K-NN, NB)
  • 12:30 – 13:30 Ebédszünet
  • 13:30 – 15:00 Változószelekciós eljárások (ridge és LASSO)
Szeptember 20
  •   9:00 – 10:30 Bevezetés a döntési fa alapú módszercsaládba
  • 10:30 – 11:00 Kávészünet
  • 11:00 – 12:30 Véletlen erdők, paraméterek finomhangolása, alul- és túlillesztés, keresztvalidálás
  • 12:30 – 13:30 Ebédszünet
  • 13:30 – 15:00 Boosting módszerek, értelmezhető gépi tanulás

Előfeltételek: a kurzus során alapvető adatelemzési, valamint a hozzájuk kapcsolódó statisztikai alapfogalmak ismeretét feltételezzük (például átlag, szórás, regressziók).

Ennek hiánya nem kizáró ok, ki fogunk röviden térni a felmerülő fogalmakra.

A gyakorlati rész R programnyelven fog zajlani.  Az R nyílt forráskódú, ingyenes szoftver, melyet a felhőalapú Google Colab környezetben fogunk használni.

Ehhez egy ingyenes Google fiók regisztrációra és működő, internetkapcsolatra képes laptopra van szükség.

Scroll to Top