Machine Learning
HirdetƩseket tartalmaz
1Ā E+
letƶltƩs
KorhatĆ”r nĆ©lkĆ¼li
info
Az alkalmazĆ”srĆ³l
Mester gĆ©pi tanulĆ”s ezzel a tƶbbfunkciĆ³s alkalmazĆ”ssal ā diĆ”koknak, szakembereknek Ć©s versenyvizsgĆ”ra jelentkezÅknek kĆ©szĆ¼lt. Ez az alkalmazĆ”s strukturĆ”lt, fejezetenkĆ©nti tanulĆ”si utat kĆnĆ”l, amely kulcsfontossĆ”gĆŗ fogalmakat, algoritmusokat Ć©s alkalmazĆ”sokat tartalmaz ā mindez egy szabvĆ”nyos ML tanterv alapjĆ”n.
š Ami benne van:
š 1. rĆ©sz: BevezetĆ©s a gĆ©pi tanulĆ”sba
ā¢ Mi a gĆ©pi tanulĆ”s?
ā¢ JĆ³l felĆ”llĆtott tanulĆ”si problĆ©mĆ”k
ā¢ TanulĆ”si rendszer tervezĆ©se
ā¢ A gĆ©pi tanulĆ”s perspektĆvĆ”i Ć©s kĆ©rdĆ©sei
š 2. egysĆ©g: Fogalmak tanulĆ”sa Ć©s Ć”ltalĆ”nos-specifikus rendelĆ©s
ā¢ Concept Learning as Search
ā¢ FIND-S algoritmus
ā¢ Version Space
ā¢ InduktĆv torzĆtĆ”s
š 3. egysĆ©g: DƶntĆ©si fa tanulĆ”s
ā¢ DƶntĆ©si fa Ć”brĆ”zolĆ”sa
ā¢ ID3 algoritmus
ā¢ EntrĆ³pia Ć©s informĆ”ciĆ³szerzĆ©s
ā¢ TĆŗlillesztĆ©s Ć©s metszĆ©s
š 4. egysĆ©g: MestersĆ©ges neurĆ”lis hĆ”lĆ³zatok
ā¢ Perceptron algoritmus
ā¢ TƶbbrĆ©tegű hĆ”lĆ³zatok
ā¢ VisszaszaporĆtĆ”s
ā¢ A hĆ”lĆ³zattervezĆ©s problĆ©mĆ”i
š 5. egysĆ©g: HipotĆ©zisek Ć©rtĆ©kelĆ©se
ā¢ MotivĆ”ciĆ³
ā¢ A hipotĆ©zis pontossĆ”gĆ”nak becslĆ©se
ā¢ Bizalmi intervallumok
ā¢ TanulĆ”si algoritmusok ƶsszehasonlĆtĆ”sa
š 6. egysĆ©g: Bayes-tanulĆ”s
ā¢ Bayes-tĆ©tel
ā¢ Maximum Likelihood Ć©s MAP
ā¢ Naiv Bayes osztĆ”lyozĆ³
ā¢ Bayesi HithĆ”lĆ³zatok
š 7. rĆ©sz: SzĆ”mĆtĆ³gĆ©pes tanulĆ”selmĆ©let
ā¢ ValĆ³szĆnűleg hozzĆ”vetÅlegesen helyes (PAC) tanulĆ”s
ā¢ A minta ƶsszetettsĆ©ge
ā¢ VC mĆ©ret
ā¢ Hiba kƶtƶtt modell
š 8. egysĆ©g: PĆ©ldĆ”nyalapĆŗ tanulĆ”s
ā¢ K-Nearest Neighbor Algorithm
ā¢ EsetalapĆŗ Ć©rvelĆ©s
ā¢ LokĆ”lisan sĆŗlyozott regressziĆ³
ā¢ A dimenzionalitĆ”s Ć”tka
š 9. egysĆ©g: Genetikai algoritmusok
ā¢ HipotĆ©zis TĆ©rkeresĆ©s
ā¢ Genetikai operĆ”torok
ā¢ Fitness funkciĆ³k
ā¢ Genetikai algoritmusok alkalmazĆ”sai
š 10. rĆ©sz: SzabĆ”lykĆ©szletek elsajĆ”tĆtĆ”sa
ā¢ SzekvenciĆ”lis lefedĆ©si algoritmusok
ā¢ UtĆ³metszĆ©s szabĆ”lya
ā¢ ElsÅrendű szabĆ”lyok elsajĆ”tĆtĆ”sa
ā¢ TanulĆ”s Prolog-EBG hasznĆ”latĆ”val
š 11. egysĆ©g: Analitikus tanulĆ”s
ā¢ MagyarĆ”zat-alapĆŗ tanulĆ”s (EBL)
ā¢ InduktĆv-analitikus tanulĆ”s
ā¢ Relevancia informĆ”ciĆ³
ā¢ MűkƶdĆ©si kĆ©pessĆ©g
š 12. rĆ©sz: Az induktĆv Ć©s az analitikus tanulĆ”s kombinĆ”lĆ”sa
ā¢ InduktĆv logikai programozĆ”s (ILP)
ā¢ FĆLIA algoritmus
ā¢ A magyarĆ”zat Ć©s a megfigyelĆ©s kombinĆ”lĆ”sa
ā¢ Az ILP alkalmazĆ”sai
š 13. egysĆ©g: MegerÅsĆtÅ tanulĆ”s
ā¢ A tanulĆ”si feladat
ā¢ Q-Learning
ā¢ IdÅbeli kĆ¼lƶnbsĆ©g mĆ³dszerei
ā¢ KutatĆ”si stratĆ©giĆ”k
š FÅbb jellemzÅk:
ā¢ StrukturĆ”lt tananyag tĆ©ma szerinti bontĆ”sban
ā¢ Tartalmazza a tananyagkƶnyveket, az MCQ-kat Ć©s a vetĆ©lkedÅket az Ć”tfogĆ³ tanulĆ”shoz
ā¢ KƶnyvjelzÅ funkciĆ³ az egyszerű navigĆ”ciĆ³ Ć©s a gyors hozzĆ”fĆ©rĆ©s Ć©rdekĆ©ben
ā¢ TĆ”mogatja a vĆzszintes Ć©s fekvÅ nĆ©zetet a jobb hasznĆ”lhatĆ³sĆ”g Ć©rdekĆ©ben
ā¢ IdeĆ”lis BSc, MSc Ć©s versenyvizsgĆ”ra valĆ³ felkĆ©szĆ¼lĆ©shez
ā¢ Kƶnnyű kialakĆtĆ”s Ć©s kƶnnyű navigĆ”ciĆ³
AkĆ”r kezdÅ vagy, akĆ”r ML-tudĆ”sod bÅvĆtĆ©sĆ©re tƶrekszel, ez az alkalmazĆ”s tƶkĆ©letes tĆ”rs a tanulmĆ”nyi Ć©s szakmai sikerhez.
š„ Tƶltse le most, Ć©s induljon el a gĆ©pi tanulĆ”s elsajĆ”tĆtĆ”sa felĆ©!
š Ami benne van:
š 1. rĆ©sz: BevezetĆ©s a gĆ©pi tanulĆ”sba
ā¢ Mi a gĆ©pi tanulĆ”s?
ā¢ JĆ³l felĆ”llĆtott tanulĆ”si problĆ©mĆ”k
ā¢ TanulĆ”si rendszer tervezĆ©se
ā¢ A gĆ©pi tanulĆ”s perspektĆvĆ”i Ć©s kĆ©rdĆ©sei
š 2. egysĆ©g: Fogalmak tanulĆ”sa Ć©s Ć”ltalĆ”nos-specifikus rendelĆ©s
ā¢ Concept Learning as Search
ā¢ FIND-S algoritmus
ā¢ Version Space
ā¢ InduktĆv torzĆtĆ”s
š 3. egysĆ©g: DƶntĆ©si fa tanulĆ”s
ā¢ DƶntĆ©si fa Ć”brĆ”zolĆ”sa
ā¢ ID3 algoritmus
ā¢ EntrĆ³pia Ć©s informĆ”ciĆ³szerzĆ©s
ā¢ TĆŗlillesztĆ©s Ć©s metszĆ©s
š 4. egysĆ©g: MestersĆ©ges neurĆ”lis hĆ”lĆ³zatok
ā¢ Perceptron algoritmus
ā¢ TƶbbrĆ©tegű hĆ”lĆ³zatok
ā¢ VisszaszaporĆtĆ”s
ā¢ A hĆ”lĆ³zattervezĆ©s problĆ©mĆ”i
š 5. egysĆ©g: HipotĆ©zisek Ć©rtĆ©kelĆ©se
ā¢ MotivĆ”ciĆ³
ā¢ A hipotĆ©zis pontossĆ”gĆ”nak becslĆ©se
ā¢ Bizalmi intervallumok
ā¢ TanulĆ”si algoritmusok ƶsszehasonlĆtĆ”sa
š 6. egysĆ©g: Bayes-tanulĆ”s
ā¢ Bayes-tĆ©tel
ā¢ Maximum Likelihood Ć©s MAP
ā¢ Naiv Bayes osztĆ”lyozĆ³
ā¢ Bayesi HithĆ”lĆ³zatok
š 7. rĆ©sz: SzĆ”mĆtĆ³gĆ©pes tanulĆ”selmĆ©let
ā¢ ValĆ³szĆnűleg hozzĆ”vetÅlegesen helyes (PAC) tanulĆ”s
ā¢ A minta ƶsszetettsĆ©ge
ā¢ VC mĆ©ret
ā¢ Hiba kƶtƶtt modell
š 8. egysĆ©g: PĆ©ldĆ”nyalapĆŗ tanulĆ”s
ā¢ K-Nearest Neighbor Algorithm
ā¢ EsetalapĆŗ Ć©rvelĆ©s
ā¢ LokĆ”lisan sĆŗlyozott regressziĆ³
ā¢ A dimenzionalitĆ”s Ć”tka
š 9. egysĆ©g: Genetikai algoritmusok
ā¢ HipotĆ©zis TĆ©rkeresĆ©s
ā¢ Genetikai operĆ”torok
ā¢ Fitness funkciĆ³k
ā¢ Genetikai algoritmusok alkalmazĆ”sai
š 10. rĆ©sz: SzabĆ”lykĆ©szletek elsajĆ”tĆtĆ”sa
ā¢ SzekvenciĆ”lis lefedĆ©si algoritmusok
ā¢ UtĆ³metszĆ©s szabĆ”lya
ā¢ ElsÅrendű szabĆ”lyok elsajĆ”tĆtĆ”sa
ā¢ TanulĆ”s Prolog-EBG hasznĆ”latĆ”val
š 11. egysĆ©g: Analitikus tanulĆ”s
ā¢ MagyarĆ”zat-alapĆŗ tanulĆ”s (EBL)
ā¢ InduktĆv-analitikus tanulĆ”s
ā¢ Relevancia informĆ”ciĆ³
ā¢ MűkƶdĆ©si kĆ©pessĆ©g
š 12. rĆ©sz: Az induktĆv Ć©s az analitikus tanulĆ”s kombinĆ”lĆ”sa
ā¢ InduktĆv logikai programozĆ”s (ILP)
ā¢ FĆLIA algoritmus
ā¢ A magyarĆ”zat Ć©s a megfigyelĆ©s kombinĆ”lĆ”sa
ā¢ Az ILP alkalmazĆ”sai
š 13. egysĆ©g: MegerÅsĆtÅ tanulĆ”s
ā¢ A tanulĆ”si feladat
ā¢ Q-Learning
ā¢ IdÅbeli kĆ¼lƶnbsĆ©g mĆ³dszerei
ā¢ KutatĆ”si stratĆ©giĆ”k
š FÅbb jellemzÅk:
ā¢ StrukturĆ”lt tananyag tĆ©ma szerinti bontĆ”sban
ā¢ Tartalmazza a tananyagkƶnyveket, az MCQ-kat Ć©s a vetĆ©lkedÅket az Ć”tfogĆ³ tanulĆ”shoz
ā¢ KƶnyvjelzÅ funkciĆ³ az egyszerű navigĆ”ciĆ³ Ć©s a gyors hozzĆ”fĆ©rĆ©s Ć©rdekĆ©ben
ā¢ TĆ”mogatja a vĆzszintes Ć©s fekvÅ nĆ©zetet a jobb hasznĆ”lhatĆ³sĆ”g Ć©rdekĆ©ben
ā¢ IdeĆ”lis BSc, MSc Ć©s versenyvizsgĆ”ra valĆ³ felkĆ©szĆ¼lĆ©shez
ā¢ Kƶnnyű kialakĆtĆ”s Ć©s kƶnnyű navigĆ”ciĆ³
AkĆ”r kezdÅ vagy, akĆ”r ML-tudĆ”sod bÅvĆtĆ©sĆ©re tƶrekszel, ez az alkalmazĆ”s tƶkĆ©letes tĆ”rs a tanulmĆ”nyi Ć©s szakmai sikerhez.
š„ Tƶltse le most, Ć©s induljon el a gĆ©pi tanulĆ”s elsajĆ”tĆtĆ”sa felĆ©!
FrissĆtve:
A biztonsĆ”g annak megĆ©rtĆ©sĆ©vel kezdÅdik, hogy mikĆ©nt gyűjtik Ć©s osztjĆ”k meg a fejlesztÅk az adataidat. Az adatvĆ©delemmel Ć©s -biztonsĆ”ggal kapcsolatos gyakorlat a hasznĆ”lattĆ³l, a rĆ©giĆ³tĆ³l Ć©s Ć©letkortĆ³l fĆ¼ggÅen vĆ”ltozhat. A fejlesztÅ adta meg ezeket az informĆ”ciĆ³kat, Ć©s idÅvel frissĆtheti Åket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
TovĆ”bbi informĆ”ciĆ³ arrĆ³l, hogy mikĆ©nt deklarĆ”ljĆ”k a fejlesztÅk a megosztĆ”st
Nem tƶrtĆ©nt adatgyűjtĆ©s
TovĆ”bbi informĆ”ciĆ³ arrĆ³l, hogy mikĆ©nt deklarĆ”ljĆ”k a fejlesztÅk a gyűjtĆ©st
Az adatok titkosĆtva vannak a tovĆ”bbĆtĆ”s sorĆ”n
Az adatok nem tƶrƶlhetÅk.
ĆjdonsĆ”gok
š Whatās New in Machine Learning App v1.0
ā¢ āØ User interface with clean and intuitive design
ā¢ š Added bookmark feature for easy access to important topics
ā¢ š± Supports horizontal and landscape views for flexible studying
ā¢ š Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
ā¢ ā” Faster performance and smoother navigation
Perfect for students and professionals aiming to master Machine Learning. Download now and upgrade your studyĀ experience!
ā¢ āØ User interface with clean and intuitive design
ā¢ š Added bookmark feature for easy access to important topics
ā¢ š± Supports horizontal and landscape views for flexible studying
ā¢ š Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
ā¢ ā” Faster performance and smoother navigation
Perfect for students and professionals aiming to master Machine Learning. Download now and upgrade your studyĀ experience!
AlkalmazƔs tƔmogatƔsa
A fejlesztÅrÅl
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
