„OE solver EA” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(→‎2022.03.04.)
(→‎2022.03.04.)
143. sor: 143. sor:
 
*Repülési adatok elemzése
 
*Repülési adatok elemzése
 
*Ingatlanok árelőny-elemzése: pl. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_cocottage.php3
 
*Ingatlanok árelőny-elemzése: pl. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_cocottage.php3
 +
*Robot-pszichológus: kulcszavak google-trends nézetei (nő vs. csökken, ill. kisebb vs. nagyobb) és az alanyok szubjektív valóságérzete közötti eltérések, mint valóságérzékelési ujjlenyomatok közötti különbségek (Xi) milyen jelenségeket engednek magyarázni (jobban, mint más inputok)?
  
 
===2022.03.11.===
 
===2022.03.11.===

A lap 2022. március 3., 22:52-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.

  • Ajánlott irodalom
  • Publikációs elvárások, ajánlások
  • További témaajánlások
  • Saját projektek előrehaladásának demonstrálása (nem kell ppt, csak a minél inkább képregényszerű publikáció):
    • ...
    • ...
  • Speciális feladat (a képfeldolgozás iránt és az előítéletesség/megérzés témái iránt érdeklődőknek: vö. szerelem első látásra vs menekülés valaki elől első látásra - hiszen egy MI minden! emberi működési mód kapcsán valamilyen formában, de állást kell, hogy tudjon foglalni akkor is, ha egy-egy emberi képesség pl. nem PC, vagy adott csoporthoz tartozás valószínűségéből nem következik quasi semmi egyéb, mint maga a feltárt hasonlóság ténye/vélelme...)
    • Vegyük egy adott ország adott pillanatban aktív politikusainak (pl. parlamenti képviselőinek) arcképeit: pl. https://www.bundestag.de/abgeordnete
    • Vegyünk számos egyértelműen létező (társadalmi szempontból pozitív és negatív tulajdonságokkal rendelkező) csoporthoz tartozó alanyokhoz tartozó arcképeket
    • Készítsünk modelleket (pl. Y0), ahol adott párthoz tartozó politikusok arcképei is objektumok és valamely speciálisan értékes/kockázatos csoport alanyainak képesi is objektumok egyidejűleg
    • Vezessük le a modellek számos jóságmutatóját (pl. tényösszeg vs. becslésösszeg, korreláció, négyzetes hiba, stb.)
    • A pártok száma * speciális csoportok száma kombinatorikai tér minden elemére számítsuk ki a jóságmutatókat
    • Határozzuk meg a jóságmutatók alapján a modell-idealitás-indexet minden kombinatorikai elemre
    • Tárjuk fel: mely pár milyen speciális csoportokhoz mennyire hasonlít? = Tegyünk képessé egy robotot azon mondat kimondani tudására, hogy adott csoportra az életemet bíznám rá a többiekhez képest, ill. egy lyukas garastsem bíznék rá a többiekhez képest (stb.)
      • pl. melyik párt képviselői tűnnek a legerőszakosabbnak
      • pl. legsegítőkészebbnek, stb. (igaz-e, hogy a közvélekedés szerinti szélsőségek matematikailag is köthetők pártokhoz, irányzatokhoz, ill. országok és évek variációi mennyire stabilan közvetítik az emberi intuíció eredményeit - vö. TURING-teszt)
    • (A feladat megfeleltethető annak a (humán) etológiai nézetnek, miszerint pl. a kutyák és gazdáik hasonlótanak egymáshoz, ill. állatfajok tenyésztői/tartói és az állatfajok hasonlítanak egymáshoz: vö. 101 kiskutya nyitó képsorok:-)
  • Gender-elemzések
  • Immateriális javak (vállalati információs rendszerek többletérték-termelő képességének) elemzése
  • Repülési adatok elemzése
  • Ingatlanok árelőny-elemzése: pl. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_cocottage.php3
  • Robot-pszichológus: kulcszavak google-trends nézetei (nő vs. csökken, ill. kisebb vs. nagyobb) és az alanyok szubjektív valóságérzete közötti eltérések, mint valóságérzékelési ujjlenyomatok közötti különbségek (Xi) milyen jelenségeket engednek magyarázni (jobban, mint más inputok)?

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

A lap eredeti címe: „https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=OE_solver_EA&oldid=81418”