OE solver EA

A Miau Wiki wikiből
A lap korábbi változatát látod, amilyen Pitlik (vitalap | szerkesztései) 2022. március 31., 11:30-kor történt szerkesztése után volt. (→‎2022.04.01.)

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):
    • kódtörés
    • odd-s becslés
    • tudáskockázat
    • repülés (MI5)
  • 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:
  • Oktatási módszerek klasszikus/naiv és MI-alapú kiértékelése: https://miau.my-x.hu/miau/283/prezi_ppt_duma.xlsx

2022.03.11.

rektori szünet
  • https://miau.my-x.hu/miau/283/input_potential_estimation.xlsx
    • az új kérdés egy adott kódtöréshez felkínált input-halmaz esetén solver-hívás ELŐTT:
    • vajon ennyi adat alapján érdemes-e a solver-t meghívni, azaz mennyi lesz az esélye a kódtörésnek?
    • Ha a solver-paraméterek alapján is lehet ilyen becslést készíteni,
    • akkor az is kiderülhet, hogy milyen adatvagyont, milyen solver-rel érdemes megkísérelni megtörni?!

2022.03.18.

2022.03.25.

  • Hermeneutikai kihívás: alkupozíciók értelmezése (https://miau.my-x.hu/miau/283/std_mcm.xlsx)
  • Ajánlások:
  • Elméleti sulykolás:
    • A tudománymarketing és/vagy az elsődleges alkotók szókincse (pl. gépi tanulás, mesterséges intelligencia, blokklánc: bányászat) vélhetően inkább káros, mint hasznos a tanulás asszociációs félreértési/meg-nem-értési tereinek mértéke, jellege folytán, ezért érdemes visszavezetni mindent alapvető kifejezésekre: pl.
      • nincs gépi tanulás, csak paraméter-becslés
      • nincs blokklánc:bányászat, csak késleltetett adatbázisba írás, stb.
    • A tudás rétegei
      • Inputok (adatok)
        • ezek szerkezete (pl. OAM: szimpla/dupla, tény/terv, mirror-rekord, stb.)
        • ezek skálái/mértékegysége (pl. oridinális skála: rangsorszámok)
        • ezek jellege (pl. abszolút, relatív: vö. méretfüggetlen)
        • ezek típusa (pl. nyers / származtatott)
        • ezek mérete (pl. kombinatorikailag teljes, töredékes)
        • stb.
      • Transzformációk (műveletek), más szavakkal:
        • tudásreprezentáció formája (pl. regressziós egyenlet, lépcsős függvény, neurális háló, fuzzy, WAM:döntési fa, stb.)
        • melyek tartalmazzák azon paramétereket, melyeket becsülni kell (vö. paraméter-becslés)
        • és tartalmazzák a hibáról (a Jóról) alkotott modellezői elképzelést: pl.
          • abszolút hibák összege
          • négyzetösszeg
          • komplex hibadefiníció
      • Paraméterbecslés eljárásai pl.
        • Monte-Carlo Módszer (véletlenszerű találgatás)
        • célirányos(abb) keresés pl.
          • genetikus algoritmus
          • genetikai potenciál alapú keresés-vezérlés
        • optimalizáció (pl. Solver-alapú problémamegoldás)
      • Hermeneutika, avagy output-értelmező tudás pl.
        • modellezési részletek együttállása (konzisztenciája)
        • értelmezési intervallumok kikényszerítése (utólag és/vagy a becslési folyamatban) pl.
          • context free elvárások (pl. függvény-szimmetria lépcsős függvények esetén) pl.
            • tények összege = becslések összege
            • mérlegszerűség
            • átlagobjektumok leképezése
          • kontextus-függő elvárások pl.
          • ismert tények max és min intervallumától való eltérés esetleges lehetősége
          • egymást kizáró állapotok léte (pl. javítókulcs opciók csak egyike lehet igaz)
  • Bemutatók:
    • Repülés: OAM-tervezés
    • Mark-my-professor: OAM-tervezés és konzisztencia-láncok feltárása
    • Videókártyák: "apasági" vizsgálat és ár/teljesítmény-elemzés előkészítése

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=81456”