Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Calculatoare şi tehnologia informaţiei
Programul de studii: Ingineria informatiei - in limba maghiara
Limba de predare: Maghiară

SYLLABUS

I. Általános adatok
Kód	Tantárgy neve	
MMP0007	Kísérleti adatok feldolgozása	

Félév	Órák: C+S+L+P	Kategória	Típus	
8	3+0+2+1	szaktantárgy	kötelező	

II. Főállásban az Egyetem oktatói
Név	Tudományos	Oktatói	Tanszék	Tevékenység	
	fokozat	státus		E	Sz	L	
BODÓ Zalán Péter	Dr.	Asist.	Limbaje şi Metode de Programare	*	*	*	

III. A tantárgy célkituzései
A kísérleti mérések eredményeképpen létrejönnek az adatok, melyek nagyságrendje sokszor nagyon nagy, ezért egyenkénti “manuális” feldolgozásuk lehetetlen. Az adatokból legtöbbször valamilyen információt akarunk kinyerni, meg akarjuk jósolni egy bekövetkező esemény bizonyos paramétereit stb. Ezen célok eléréséhez legtöbbször numerikus és statisztikus módszereket alkalmazunk, mint például a legkisebb négyzetek módszere, főkomponens-analízis, hierarchikus és particionáló klaszterezési módszerek és így tovább. 
A tantárgy célja, hogy bemutassa ezen módszereket, elméleti hátterüket és alkalmazásaikat különböző problémák megoldására. A szemináriumok során valós példákat mutatunk be, a laborgyakorlatokon pedig módszereket implementálunk MATLAB programozási környezetben és mesterséges, illetve valós adatokon végzünk kísérleteket.	

IV. A tantárgy tartalma
1.	Hibaelmélet és numerikus módszerek
2.	Valószínűségszámítás és statisztikai módszerek
3.	Adatok interpolálása
4.	Főkomponens-analízis
5.	Dimenziócsökkentő módszerek
6.	Klaszteranalízis és sűrűségbecslés
7.	Osztályozás és regressziós módszerek
8.	Tanulási módszerek kiértékelése
9.	Adatvizualizáció	

V. Könyvészet
1.	W. J. Metzger. Statistical Methods in Data Analysis. Katholieke Universiteit Nijmegen, 2002.
2.	C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
3.	Chun-houh Chen, Wolfgang Hardle, Antony Unwin. Handbook of Data Visualization. Springer, 2008.
4.	Gheorghe Coman. Analiză numerică. Libris. Cluj-Napoca, 1995.
5.	W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teulkolsky, W.T. Vetterling. Numerical Recipes, 3rd edition, Cambridge University Press, New York, 2007.	

VI. Az oktatói tevékenység heti tematikája
Előadások (C)
1.	Hibaelmélet és numerikus módszerek
•	Approximáció
•	Abszolút és relatív hiba
•	Szignifikáns számjegyek
•	Numerikus módszerek
2.	Valószínűségszámítás
•	Valószínűség definíciója
•	Eloszlás és sűrűségfüggvény
•	Feltételes valószínűségek és a Bayes-tétel
•	Nevezetes eloszlások
3.	Monte Carlo módszerek
•	Véletlenszám-generátorok
•	Monte Carlo integrálási módszerek
•	Monte Carlo szimulációk
4.	Statisztikai módszerek
•	Paraméterbecslések (Maximum Likelihood, legkisebb négyzetek módszere)
•	Konfidencia-intervallumok
•	Hipotézistesztek
5.	Adatok interpolálása
•	Polinomiális interpoláció (Lagrange, Hermite)
•	Spline-interpoláció és polinomiális spline
6.	Főkomponens-analízis (PCA)
•	Maximális variancia
•	Minimális hiba
•	PCA alkalmazásai
•	Nemlineáris PCA
7.	Dimenziócsökkentő módszerek
•	Wrapper módszerek
•	Beágyazott módszerek
•	Szűrők
•	Feature konstrukciók
8.	Klaszteranalízis
•	A k-közép és a fuzzy k-közép módszere
•	Nemfelügyelt Bayes-féle tanulás
•	Adatleírás és klaszterezés
•	Hierarchikus klaszterezés
•	Gráf alapú módszerek
9.	Sűrűségbecslés
•	Gaussian Mixture Model
•	Parzen-becslő
10.	Osztályozás
•	A k-legközelebbi szomszéd algoritmusa (kNN)
•	Lineáris modellek
•	Neurális hálók
•	Kernel módszerek
•	Félig-felügyelt tanulási technikák
11.	Regressziós módszerek
•	Lineáris regresszió (legkisebb négyzetek módszere, logisztikus regresszió)
•	Nemlineáris regresszió (kernel módszerek)
12.	Adatok hasonlósága. Hasonlósági metrikák
•	Metrikák
•	Skalárszorzat, kernelek
•	Gráf alapú módszerek és hasonlóságok
•	Más (speciális) metrikák (Jaccard, Hamming, Levenshtein, Dice stb.)
13.	Tanulási módszerek kiértékelése
•	Tanulási és tesztelési hibák
•	Hiba és pontosság
•	Precision és recall
•	Az E- és F-mértékek
•	A precision-recall kiegyenlítési pont
•	A ROC-görbe és a görbe alatti terület
14.	Adatok vizualizálása
•	Az adatvizualizáció rövid története
•	Gráf-alapú módszerek/megjelenítések
•	Nagydimenziós adatvizualizációk
•	Összekapcsolt adatnézetek
•	Multidimensional Scaling
•	Mátrix-vizualizációs technikák

Laborok (L)
1–4. Polinomiális interpoláció valós adatokon (interpoláció + grafikus megjelenítés)
5–8. Főkomponens-analízis (Lánczos-módszer implementálása)
9–11. Bináris spektrális klaszterezés mesterséges és valós adatokon
12–14. Bináris osztályozás a legkisebb négyzetek módszerével (lineáris modell, regularizációs modell, nemlineáris (kernel) modell)

Projekt (P)
1. A projekttel (dolgozat + alkalmazás) kapcsolatos követelmények ismertetése
2–3. Témák kiválasztása
4–5. Problémák megbeszélése, a projekttel való haladás ellenőrzése
6–7. Bemutatók

VII. Alkalmazott didaktikai módszerek
Alkalmazott módszerek: tanári magyarázat, munkáltatás, individuális feladatok.
Az előadásokon vetítőt használunk a jegyzetek kivetítéséhez.
A szemináriumokon legfőképp a táblát használjuk a feladatok leírásához/megoldásához, szemináriumi példa/bemutató esetén pedig vetítőt.
A laborgyakorlatokon mesterséges és valós adatokkal dolgozunk számítógépeken, meghatározott programozási nyelveket használva.	

VIII. Értékelés
A végső jegyet az félév végén tartandó írásbeli vizsgára, a megoldott laborfeladatokra és a kivitelezett projektre kapott jegyek teszik ki. Ez a következő módon tevődik össze:
•	laborfeladatokra kapott pontok: 30%
•	a projektre (dolgozat + alkalmazás) kapott jegy: 10%
•	írásbeli vizsga: 60%	

IX. Kiegészítő könyvészet
1.	Csató Lehel, Bodó Zalán. Neurális hálók és a gépi tanulás módszerei. Presa Universitară Clujeană, 2008.
2.	Jiawei Han, Micheline Kamber. Adatbányászat. Koncepciók és technikák. Panem, 2004.
3.	R. O. Duda, P. E. Hart. Pattern Classification, John Wiley and Sons, 2000.	

	Dékán,						Tanszékvezető,

	Dátum,						Előadás felelőse,
	04. 10. 2010						Asist. Dr. BODÓ Zalán Péter