„OE solver EA” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(2022.02.25.)
(2022.03.04.)
115. sor: 115. sor:
 
*https://miau.my-x.hu/digeco/2020/2020osz/digeco_tdk_publication_ures.docx (publikáció sémája)
 
*https://miau.my-x.hu/digeco/2020/2020osz/digeco_tdk_publication_ures.docx (publikáció sémája)
 
*https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test11 (academic writing skills - magyar verzió)
 
*https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test11 (academic writing skills - magyar verzió)
https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=solver (solver-alkalmazások sokszínűsége)
+
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=solver (solver-alkalmazások sokszínűsége)
  
 
===2022.03.11.===
 
===2022.03.11.===

A lap 2022. február 25., 19:45-kori változata

Solver-alapú problémamegoldás - elméleti aspektusok (2022 tavasz)

Ajánlások

Konzultációk

2022.02.11.

Bevezető gondolatok/feladatok:

Alapvető konklúziók (http://miau.my-x.hu/miau/208/20151120.pptx):

  • a matematikai oktatás nem biztos, hogy a tömegek számára lényeges problémákra és eszközökre koncentrál...
  • az informatikai projektek sem állhatnak meg az első racionális megoldásnál, noha ezek az első (zömmel önkényes) paraméter-konstellációk már elemei knuth-i univerzumnak (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth)

Feladatok:

  • a követelményrendszer közös értelmezése
  • minél hamarabb mindenki számára saját(motiváló) feladat definiálása
  • speciális jegyszerző feladat:
    • Címe: Az árelőny fogalmának története (számpéldákkal)
    • Célja: Az árelőny kifejezés kapcsán fellelhető találatok egymástól különböző értelmezéseinek idézetszerű, forrás-URL-ekkel alátámasztott összegyűjtése bármilyen nyelven, ill. a szómágikus idézetek mögé valós számpéldák megalkotása (vö. knuth-i határvonal átlépése)...
    • Sablon: https://miau.my-x.hu/miau/283/arelony.docx

2022.02.18.

2022.02.25.

Csatlakozási lehetőség a HPC konferenciához: https://miau.my-x.hu/temp/hpc/
Sajnálatos aktualitás: https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=ukrainisch, avagy miként kezelendő a "nemzet"-fogalom MI keretek között?!

2022.03.04.

2022.03.11.

  • rektori szünet

2022.03.18.

2022.03.25.

2022.04.01.

2022.04.08.

2022.04.15.

  • rektori szünet

2022.04.22.

2022.04.29.

2022.05.06.

2022.05.13.

Solver-alapú problémamegoldás - elméleti aspektusok (2021 ősz)

Ajánlások

Konzultációk

2021.09.06.

2021.09.13.

2021.09.20.

2021.09.27.

2021.10.04.

  • Gyakorló feladat: https://miau.my-x.hu/msc/ksh/ (https://miau.my-x.hu/msc/ksh/hu_egeszsegugy_regio_mint_alany.xlsx)
    • Adathiányok pótlása naiv megoldásokkal
      • Átlag
      • Trend
      • Aránypárok
        • Egészből részek
        • Részekből egész
    • OAM-képzés gyakorlása (ideális esetben: kimutatásvarázslás (pivot/OLAP))
      • Születéskor várható élettartam adatok évente és korcsoportonként
      • Egészségben töltött évek száma (idősoros és egyéb bontások)
      • Várható élettartam/egészségben töltött évek száma vs. betegségháttér
    • Kérdezni tudás gyakorlása
      • Melyik a legjobb objektum (pl. év, korcsoport, nem, egyéb)?
      • Magyarázható-e az élettartam/egészségben töltött évek száma a betegségadatokból? (szimuláció: mi lenne, ha...)
    • Elemzési lépések gyakorlása
      • Y0 (anti-diszkriminatív modellezés)
      • STD (termelési függvény-alapú modellezés)
    • Eredmények értelmezésének gyakorlása
  • MAI XLS: https://miau.my-x.hu/msc/ksh/hu_egeszsegugy_regio_mint_alany_v2.xlsx (+ 2db mp4<--Teams)

2021.10.11.

2021.10.18.

  • Gamer-vendégelőadás (felvételről)
  • Gamer-feladat részletes inicializálása
  • Aktuális közéleti történések (választások) Solver-orientált vetülete

2021.10.25.

  • A solver-es gondolkodásmód innovatív megközelítésekben:
    • https://miau.my-x.hu/miau/278/corresemblance.xlsx
    • https://miau.my-x.hu/miau/278/Corresemblance.docx
    • Feladatok:
      • Kétváltozós lineáris regressziós sikerességét (tény vs. becslés korrelációját) modellezni
        • statisztikai alapon (az egyváltozós lineáris regresszió paramétereivel: ax+b, ill. korreláció)
        • hasonlósági alapon (direkt és inverz lépcsős függvényekre alapozva változónként: lépcsőszintek száma, maximális lépcsőhossz, minimális lépcsőhossz, szórás, korreláció, validitás, stb.)
      • Kétváltozós (dupla) lépcsősfüggvények sikerességét (tény vs. becslés korrelációját) modellezni
        • statisztikai alapon (az egyváltozós lineáris regresszió paramétereivel: ax+b, ill. korreláció)
        • hasonlósági alapon (direkt és inverz lépcsős függvényekre alapozva változónként: lépcsőszintek száma, maximális lépcsőhossz, minimális lépcsőhossz, szórás, korreláció,
    • Modellek építése
    • Konklúziók:
      • A statisztikai alap (x1...x6) és a hasonlósági alap (x1...x22) azonos becslési pontosságot eredményez a regresszió-alapú kétváltozós modellek tény-becslés korrelációjára vonatkozóan (quasi azonos becslést eltérő inputokból mind a 10 objektumra - vö. 5 alatt a 2 - azaz x1...x5, o1...o20, ill. y - mind véletlen számok: 10-99)
      • A statisztikai alap (x1...x6) és a hasonlósági alap (x1...x22) azonos becslési pontosságot eredményez a hasonlóság-alapú dupla-attribútumkészletű kétváltozós modellek tény-becslés korrelációjára vonatkozóan (közel azonos becslést eltérő inputokból mind a 10 objektumra - vö. 5 alatt a 2 - azaz x1...x5, o1...o20, ill. y - mind véletlen számok: 10-99)
      • A hasonlóság-alapú modell-korrelációk jelentősen magasabbak és ezek korrelációja a regresszió-alapú modellek korrelációjához mérten < 0.5
      • A hasonlóság-alapú modell-korrelációk becsülhetősége alacsonyabb (korreláció: 0.90<0.99), mint a regresszió-alapú modellkorrelációk becsülhetősége
      • A kétváltozós lépcsősfüggvények kombinatorikai tere véletlen inputok (Xi) és véletlen outpuok (Y) esetén is 1.000 közeli korrelációra képes 20 objektumos demo-rendszerben, míg a klasszikus regresszió csak 0.75-ös korrelációs szinthez szolgáltat inputokat (vagyis a záró-modellek mindegyike itt már lépcsős függvény volt)...

2021.11.01.

Ünnepnap

2021.11.08.

Publikáció alapstruktúrája: https://miau.my-x.hu/digeco/2020/2020osz/digeco_tdk_publication_ures.docx + https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test1
Íme, a klasszikus matematika és az innovatív matematika kapcsolatának egy példája.
Itt és most nem is az a lényeg: van-e benne hiba, hanem az, 
hogyan is építkezik a gondolat és miként alakul ki a konklúzió és a minőség érzete...

2021.11.15.

  • adatvizualizációs szintek:
  • analógia-gyakorlatok:
    • https://miau.my-x.hu/miau/278/valasztasok.xlsx, ill. https://miau.my-x.hu/miau/278/valasztasok2.xlsx
    • rendszerelméleti alapvetés: meglátni tudni az analógiákat (hasonlóságokat) eltérőnek látszó kontextusok között
    • PÉLDA:
      • ha a választás szó helyett rendszerreakciót értünk (vö. emberi szervezet, mint rendszer reakciója pl. gyógyszerre, ételre, és/vagy az agy reakciója zenére, szövegre, képre, stb.)
      • akkor a 106 körzet lehet 106 egyed (ember, állat, vagy éppen csoport)
      • a pártok lehetnek a lehetséges reakciótípusok (pl. vérképben mely attribútum mutatta a legnagyobb változást, ill. az agyhullám-tartományok melyike a domináns)
      • így a győzelem a legmarkánsabb változás maga (s a többi helyezés is értelmet nyer)
      • a visszalépés fogalma helyettesíthető pl. az EEG esetén az elnyomó/átcsoportosító hatásokkal, de akár a vérkép esetén is lehet igaz, hogy a főreakció mellett egy másik dominanciája épül fel
      • a második kör a kezelés (pl. szüneteltetés utáni, vagy emelt dózisú) második hulláma
      • így konklúzióként
        • egyrészt megkapjuk a vizsgált egyedek kezelésre vonatkozó érzékenységét (vö. kevesebb lett a "győztes"=első kezelés után legmarkánsabb hatásmechanizmus, mint elvárt, ill. fordítva)
        • másrészt képesek vagyunk egy új 107. egyed esetén becslést készíteni arra az első kezelés után, mit várhatunk esetében a 2. kezeléstől (s rá is vonatkozik az érzékenységi értelmezés lehetősége - vö. személyre szabott orvoslás?!)
  • véletlen-e a véletlen?
  • emberi (manuálisan levezetett) szakértői rendszerek ellenőrzése solver-es támogatással
  • fizikai jelenségek modellezése II (avagy mérési hibák feltárása ott, ahol a fizikaiság elvárható - így minden tény-becslés eltérés mögött mérési/adatkezelési zavar/anomália vélelmezendő

2021.11.22.

2021.11.29.

2021.12.06.

2021.12.13.

  • Jegyadáson túlmutató (pl. szakdolgozatot, TDK-t, saját céges aktivitást, stb.) érintő konzultációk - online

2021.12.20.

  • Jegyadáson túlmutató (pl. szakdolgozatot, TDK-t, saját céges aktivitást, stb.) érintő konzultációk - online

Solver-alapú problémamegoldás - elméleti aspektusok (2021 tavasz)

Hasznos navigációs pontok:

2021.02.12.

2021.02.19.

2021.02.26.

2021.03.05.

2021.03.12.

2021.03.19.

2021.03.26.

2021.04.02.

Szünet (ünnepnap)

2021.04.09.

2021.04.16.

2021.04.23.

Rektori/dékáni szünet (OTDK)

2021.04.30.

2021.05.07.

2021.05.14.

2021.05.21.

Vizsgaidőszak: https://uni-obuda.hu/files/attachments/25711/tanev-rendje20202021-2-felev.pdf