A tantárgy adatlapja
1. A képzési program adatai
1.1 Felsőoktatási intézmény	Babeș–Bolyai Tudományegyetem	
1.2 Kar 	Matematika és Informatika Kar	
1.3  Intézet	Magyar Matematika és Informatika Intézet	
1.4 Szakterület	Informatika	
1.5 Képzési szint	Mesteri	
1.6 Szak / Képesítés	Informatikai modellek optimalizálása	

2. A tantárgy adatai
2.1 A tantárgy neve (ang)	Stochastic Data Mining 
Sztochasztikus Adatelemzési módszerek (Modelarea Stohastică a datelor)	
2.2 Az előadásért felelős tanár neve	Csató Lehel	
2.3 A szemináriumért felelős tanár neve	Csató Lehel	
2.4 Tanulmányi év	2	2.5 Félév	1	2.6. Értékelés módja	vizsga	2.7 Tantárgy típusa	kötelező – szak	

3. Teljes becsült idő (az oktatási tevékenység féléves óraszáma)
3.1 Heti óraszám	3	melyből: 3.2 előadás	2	3.3 szeminárium/labor/praktika	1	
3.4 Tantervben szereplő össz-óraszám	42	melyből: 3.5 előadás	28	3.6 szeminárium/labor	14	
A tanulmányi idő elosztása:	Óra	
A tankönyv, a jegyzet, a szakirodalom vagy saját jegyzetek tanulmányozása	54	
Könyvtárban, elektronikus adatbázisokban vagy terepen való további tájékozódás	36	
Szemináriumok / laborok, házi feladatok, portfóliók, referátumok, esszék kidolgozása	50	
Egyéni készségfejlesztés (tutorálás)	14	
Vizsgák	4	
Más tevékenységek: 		
3.7 Egyéni munka össz-óraszáma	158	
3.8 A félév össz-óraszáma	200	
3.9 Kreditszám	8	

4. Előfeltételek (ha vannak)
4.1 Tantervi	Nincs	
4.2 Kompetenciabeli	Matematikai alapismeretek, a valószínűségszámítás ismerete;
Az angol nyelv ismerete, mivel a tantárgy és a bemutatók nyelve az angol;	

5. Feltételek (ha vannak)
5.1 Az előadás lebonyolításának feltételei	•	Az előadásokhoz video-projektor szükséges.
•	A példák kifejtéséhez és illusztráció számára tábla szükséges.	
5.2 A szeminárium / labor lebonyolításának feltételei	•	A laboratóriumi órák alatt a diákok a számítógépet, az oktató a táblát használja;	
6. Elsajátítandó jellemző kompetenciák

Szakmai kompetenciák	•	A gépi tanulás alapfogalmai,
•	Adatok reprezentációja és algoritmusok felírása,
•	Modern gépi tanulási algoritmusok használata.	
Transzverzális kompetenciák 	•	Feladatmegoldó készségek fejlesztése	

7. A tantárgy célkitűzései (az elsajátítandó jellemző kompetenciák alapján)

7.1 A tantárgy általános célkitűzése	•	Napjaink számos informatikai kihívására egy válasz a gépi tanulás: olyan algoritmusok megalkotása, melyek – futásuk során – saját felismerési, előrejelzési, vagy osztályozási képességeiket tudják javítani.
•	A tantárgy során a gépi tanulás fogalmainak a megértésére és az algoritmusok operatív ismeretén lesz a hangsúly, a szükséges matematikai háttér vázolásával.	
7.2 A tantárgy sajátos célkitűzései

	•	A következő témaköröket járjuk körül:
o	Komponensek analízise:
Statisztikus modellezés alapjai – sajátértékek és sajátvektorok [9], Főkomponensek [2,4]. Független komponensek és a jelek elválasztása [8].
o	Becslési módszerek és Bayes-féle modellezés: 
Becslési módszerek [1, 2, 3], Hierarchikus modellek és a modell paramétereinek a becslése [1,2,4], Bayes-féle modellezés: az a-poszteriori és a prediktív eloszlások használata [4, 5].
o	Rejtett Markov modellek (HMMs) és alkalmazásaik:
HMM definíciók [7], Rejtett állapotok becslése [7],HMM alkalmazások (1) beszébfelismerés [7,8],HMM alkalmazások (2) DNS szegmentálás[7,8],
o	Gaussz-folyamatokkal történő modellezés:
A kernel függvény, funkcionális Bayes-modellek[4,5,6],	 Közelítések és a KL-távolság használata, a Gauszz-folyamatokkal történő modellezés alkalmazásai.	
8. A tantárgy tartalma

8.1 Előadás	Didaktikai módszerek	Megjegyzések	
1. hét
Komponensek analízise I:
Statisztikus modellezés alapjai – sajátértékek és sajátvektorok, azok használata adatelemzésnél.	tanári magyarázat, 
rávezetés, példák, interaktív kódolás.		
2. hét 
Komponensek analízise II:
Főkomponensek [2,4], legnagyobb és legkisebb komponensek használata, példák.	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás, példák, interaktív kódolás.		
3-4. hét
Komponensek analízise III:
Független komponensek és a jelek elválasztása [8],
Példák és programcsomagok használata	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás, példák, interaktív kódolás.		
5. hét
Becslési módszerek és Bayes-féle modellezés I:
Becslési módszerek [1, 2, 3], a maximum likelihood módszertől az a-poszteriori becslésen keresztül a teljes eloszlást használó Bayes-becslésig.	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás, példák, interaktív kódolás.		
6. hét
Becslési módszerek és Bayes-féle modellezés II:
Bayes-féle modellezés: az a-poszteriori és a prediktív eloszlások használata [4, 5].	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás, példák, interaktív kódolás.		
7. hét
Becslési módszerek és Bayes-féle modellezés III:
Hierarchikus modellek és a modell paramétereinek a becslése [1,2,4],	tanári magyarázat, rávezetés, példák, interaktív kódolás.		
8-9. hét
Rejtett Markov modellek (HMMs) I:
HMM definíciók [7], 	Rejtett állapotok becslése [7]	tanári magyarázat, rávezetés, példák, interaktív kódolás.		
10. hét
Rejtett Markov modellek (HMMs) II:
HMM alkalmazások: (1) beszédfelismerés, (2) DNS szegmentálás [7,8]	tanári magyarázat, rávezetés, példák, interaktív kódolás, munkáltatás		
11-12. hét.
Gaussz-folyamatokkal történő modellezés I:
A kernel függvény, funkcionális Bayes-modellek [4,5,6],	 Közelítések és a KL-távolság használata	tanári magyarázat, rávezetés, munkáltatás		
13-14. hét
Gaussz-folyamatokkal történő modellezés I:
A Gauszz-folyamatok alkalmazásai.	tanári magyarázat, rávezetés.		
Könyvészet
[1].  Bishop C.M (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag.
[2].  Russell S, Norvig P (2003) Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition), Prentice Hall.
[3].  Mitchell T (1997) Machine Learning, McGraw Hill.
[4].  Bernardo J.M, Smith A.F.M (2000) Bayesian Theory, John Wiley & Sons.
[5].  MacKay D.J.C (2003) Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, HTTP: http://wol.ra.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html.
[6].  Rasmussen C.E, Williams C.K.I (2006) Gaussian Processes for Machine Learning, The MIT Press.
[7].  Rabiner L.R, Juang, B.H (1986) An introduction to Hidden Markov models, IEEE ASSP Magazine, pp: 4-15.
[8].  Durbin R, Eddy S.R, Krogh A, Mitchison G (1999) Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press.
[9].  Hyvärinen A, Karhunen J, Oja E (2001) Independent Component Analysis, Wiley-Interscience.
[10]. Barto A. (2002): Statistical Pattern Recognition, John Wiley & Sons.
	
8.2 Labor / Gyakorlat	Didaktikai módszerek	Megjegyzések	
Labor:	
1. hét
A komponens-analízis és annak alkalmazásai
Az USPS képek saját-képeinek (eigen-images) a meghatározása, dekompozíciója, a FASTICA program.	munkáltatás, demonstráció,
példák		
2. hét
A független komponens alkalmazásai
A tájképek karakterisztikáinak megtalálása a független-komponens analízissel.	munkáltatás, demonstráció,
példák		
3. hét
Klaszterező algoritmusok	munkáltatás, demonstráció		
4. hét
Prediktív algoritmusok alkalmazása a BOSTON adatokra: mennyibe kerül egy ház?	munkáltatás, demonstráció	Szemináriumi bemutatók, melyeket a diákok tartanak a témáról és a tartalomról történt egyeztetés után.	
5. hét
Bayes-féle regresszió kódolása	munkáltatás, demonstráció	Szemináriumi bemutatók.	
6. hét
Gaussz-folyamatok alkalmazása predikcióra	munkáltatás, demonstráció	Szemináriumi bemutatók.	
7. hét
Kernel-algoritmusok, feladatok ellenőrzése	munkáltatás, demonstráció	Szemináriumi bemutatók.	
9. Az episztemikus közösségek képviselői, a szakmai egyesületek és a szakterület reprezentatív munkáltatói elvárásainak összhangba hozása a tantárgy tartalmával.
•	A gépi tanulás, illetve a sztochaszticitás – az adatok valószínűségi változók megvalósulásaként történő jellemzése nagyon sok előadás alapja, sok mesteri is ilyen címmel működik, például a londoni UCL egyetemen: MSc in Computational Statistics and Machine Learning,  oktatják a Stanfordi egyetemen is (Andrew Ng oktatásával: Machine learning).	
10. Értékelés
Tevékenység típusa	10.1 Értékelési kritériumok	10.2 Értékelési módszerek	10.3 Aránya a végső jegyben	
10.4 Előadás 	Írásbeli vizsga a félév végén	Írásbeli vizsga	60%	
10.5 Labor	Programozási feladatok bemutatása és bemutatók	A megoldások pontozása	40% 	
10.6 A teljesítmény minimumkövetelményei	
Az elvárt minimális tudás:
•	A gépi tanulás alapfogalmainak az ismerete
•	Algoritmusok tervezése és az elemzés lépéseinek a vázolása.

Az átmenő jegy feltételei:
•	A vizsgán legkevesebb a pontok felének összegyűjtése (kizáró jellegű).
•	A végső pontszám minimálisan 70 (=5; kizáró jellegű).	

Kitöltés dátuma			Előadás felelőse			Labor / praktika felelőse
2012.09.21				Csató Lehel				Csató Lehel

Az intézeti jóváhagyás dátuma				Intézetigazgató
..........................						Szenkovits Ferenc