Adattudomány
Az adatok gyűjtésével, feldolgozásával, elemzésével és értelmezésével foglalkozó interdiszciplináris terület, amely statisztikai, informatikai és gépi tanulási módszereket alkalmaz. Ide tartozik az adatelőkészítés, a mintázatok feltárása, a prediktív modellezés, a vizualizáció, valamint az adatokból származó üzleti és tudományos következtetések támogatása.
Előadások
Deep Learning techniques applied on meteorological data for weather nowcasting purposes
MI az olajiparban
A nyelvi modellek titkos élete: szövegelemzéstől az előrejelzésekig
Nyelvi modellek a pénzügyi modellezés szolgálatában
Nagy oksági modellek: a tanulás és következtetés felskálázása
Felügyelet nélküli anomália detekció lof file-okban
Globális bizonyítéktérkép előállítása a klímavédelem szolgálatában
Hogyan dekódolja az MI a piaci hangulatot: 20 év magyar gazdasági híreinek vizsgálata
Összetett mélytanuló eljárások klinikai adatok feldolgozásához
Alapmodellekbeli transzfer tanulás statisztikai és számítási jellemzése
Hét érdekes adattudományi feladat, amit a megújuló energia térnyerésének köszönhetünk
Gólrúgás adatokkal: adattudomány a győztes futballstratégiák szolgálatában
Idősorok MI alapú analízise és bányászata
Multimédia tartalmak osztályozása hagyományos gépi tanulással és mélytanulással
Gépi tanulással támogatott log file analitika
Mesterséges intelligencia az ajánlórendszerekben: a Gravity Netflix sztorija
A téma előadói
12 előadóKapcsolódó szervezetek
9 szervezet
BME TMIT
BME Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
MNB
Magyar Nemzeti Bank

BME HIT
BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

BME-MIT
BME Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

BBTE
Babeș–Bolyai Tudományegyetem

BME
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

DE IK
Debreceni Egyetem Informatikai Kar

Gravity R&D
MOL
MOL Magyar Olaj- és Gázipari Nyrt.
MI Szeminárium






















