{"id":2897,"date":"2025-12-09T13:29:09","date_gmt":"2025-12-09T12:29:09","guid":{"rendered":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/?post_type=product&#038;p=2897"},"modified":"2026-02-09T12:38:44","modified_gmt":"2026-02-09T11:38:44","slug":"bevezetes-a-felugyelt-gepi-tanulasba","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/termek\/bevezetes-a-felugyelt-gepi-tanulasba\/","title":{"rendered":"Bevezet\u00e9s a fel\u00fcgyelt g\u00e9pi tanul\u00e1sba"},"content":{"rendered":"<p>A k\u00e9pz\u00e9s elv\u00e9gz\u00e9s\u00e9vel a r\u00e9sztvev\u0151k k\u00e9pess\u00e9 v\u00e1lnak az al\u00e1bbiakra:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Az adatok el\u0151k\u00e9sz\u00edt\u00e9s\u00e9hez sz\u00fcks\u00e9ges alapismeretek \u00e9s gyakorlati technik\u00e1k alkalmaz\u00e1sa<\/li>\n\n\n\n<li>A legfontosabb fel\u00fcgyelt g\u00e9pi tanul\u00e1si algoritmusok m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00e9nek meg\u00e9rt\u00e9se \u00e9s gyakorlati implement\u00e1l\u00e1sa<\/li>\n\n\n\n<li>Jellemz\u0151 szelekci\u00f3s m\u00f3dszerek alapjainak elsaj\u00e1t\u00edt\u00e1sa a modell teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9nek optimaliz\u00e1l\u00e1s\u00e1hoz<\/li>\n\n\n\n<li>Gyakorlati probl\u00e9mamegold\u00f3 k\u00e9szs\u00e9g g\u00e9pi tanul\u00e1si feladatok eset\u00e9n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kinek aj\u00e1nljuk<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>P\u00e1lyakezd\u0151 \u00e9s junior adatelemz\u0151knek,<\/strong> akik szeretn\u00e9k meg\u00e9rteni \u00e9s alkalmazni a g\u00e9pi tanul\u00e1s alapjait.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Szoftverfejleszt\u0151knek \u00e9s informatikai szakembereknek,<\/strong> akik b\u0151v\u00edten\u00e9k tud\u00e1sukat predikt\u00edv modellez\u00e9si k\u00e9pess\u00e9gekkel. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00dczleti elemz\u0151knek,<\/strong> akik szeretn\u00e9k meg\u00e9rteni, hogyan haszn\u00e1lhat\u00f3k a g\u00e9pi tanul\u00f3 algoritmusok az \u00fczleti folyamatok predikt\u00e1l\u00e1s\u00e1ban.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A k\u00e9pz\u00e9s tematik\u00e1ja<\/h3>\n\n\n\n<p>A k\u00e9pz\u00e9s az al\u00e1bbi ter\u00fcleteket fedi le, az egy\u00e9ni ig\u00e9nyeket figyelembe v\u00e9ve v\u00e1logatva \u00e9s az ig\u00e9nyeknek megfelel\u0151en elhelyezve a hangs\u00falyokat.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>A g\u00e9pi tanul\u00e1s alapjai:<\/strong> fel\u00fcgyelt tanul\u00e1s, nem fel\u00fcgyelt tanul\u00e1s, meger\u0151s\u00edt\u00e9ses tanul\u00e1s. Az adatalap\u00f3 g\u00e9pi tanul\u00e1s m\u00f3dszertana.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Adatel\u0151k\u00e9sz\u00edt\u00e9si alapismeretek: <\/strong>adatt\u00edpusok, adattiszt\u00edt\u00e1s, hi\u00e1nyz\u00f3 adatok kezel\u00e9se, outlierek, adatok \u00e1talak\u00edt\u00e1sa (dummy v\u00e1ltoz\u00f3k, one-hot \u00e9s integer k\u00f3dol\u00e1s), adatok sk\u00e1l\u00e1z\u00e1sa \u00e9s norm\u00e1l\u00e1sa, adatdiszkretiz\u00e1c\u00f3. Tr\u00e9ning\/teszt \u00e9s valid\u00e1ci\u00f3s halmazok szerepe \u00e9s kialak\u00edt\u00e1sa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fel\u00fcgyelt g\u00e9pi tanul\u00e1s elm\u00e9leti alapjai I. (oszt\u00e1lyoz\u00e1s): <\/strong>alapfogalmak \u00e9s legismertebb oszt\u00e1lyoz\u00f3 algoritmusok: d\u00f6nt\u00e9si fa, KNN oszt\u00e1lyoz\u00f3, Bayes oszt\u00e1lyoz\u00f3, SVM, logisztikus regresszi\u00f3, RandomForest. Az oszt\u00e1lyoz\u00f3 modellek ki\u00e9rt\u00e9kel\u00e9se.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fel\u00fcgyelt g\u00e9pi tanul\u00e1s elm\u00e9leti alapjai II. (regresszi\u00f3): <\/strong>alapfogalmak \u00e9s legismertebb regresszi\u00f3s m\u00f3dszerek: egyv\u00e1ltoz\u00f3s \u00e9s t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s line\u00e1ris regresszi\u00f3. Polinomi\u00e1lis regresszi\u00f3. G\u00e9pi tanul\u00f3 regresszi\u00f3s modellek. A regresszi\u00f3 ki\u00e9rt\u00e9kel\u00e9se.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Oszt\u00e1lyoz\u00e1s \u00e9s regresszi\u00f3 a gyakorlatban:<\/strong> oszt\u00e1lyoz\u00f3 \u00e9s regresszi\u00f3s g\u00e9pi tanul\u00f3 modellek implement\u00e1l\u00e1sa a Python scikit-learn modul csomag haszn\u00e1lat\u00e1val, a modellek ki\u00e9rt\u00e9kel\u00e9se. A hiperparam\u00e9terek hat\u00e1sa a modellekre.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Jellemz\u0151 szelekci\u00f3 jelent\u0151s\u00e9ge \u00e9s gyakorlati megval\u00f3s\u00edt\u00e1sa: <\/strong>jellemz\u0151szelekci\u00f3s m\u00f3dszerek<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00d6sszefoglal\u00e1s \u00e9s az adatalap\u00fa g\u00e9pi tanul\u00e1s tov\u00e1bbi lehet\u0151s\u00e9gei<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A k\u00e9pz\u00e9s r\u00e9szv\u00e9teli felt\u00e9telei (szakmai el\u0151k\u00e9pzetts\u00e9g)<\/h3>\n\n\n\n<p>Python alapismeretek<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A k\u00e9pz\u00e9s v\u00e1rhat\u00f3 hossza\/ intenzit\u00e1sa<\/h3>\n\n\n\n<p>24 \u00f3ra, 4 x 6 \u00f3r\u00e1s blokkokban<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A k\u00e9pz\u00e9s elv\u00e9gz\u00e9s\u00e9vel a r\u00e9sztvev\u0151k k\u00e9pess\u00e9 v\u00e1lnak az al\u00e1bbiakra: Kinek aj\u00e1nljuk P\u00e1lyakezd\u0151 \u00e9s junior adatelemz\u0151knek, akik szeretn\u00e9k meg\u00e9rteni \u00e9s alkalmazni a g\u00e9pi tanul\u00e1s alapjait. Szoftverfejleszt\u0151knek \u00e9s informatikai szakembereknek, akik b\u0151v\u00edten\u00e9k tud\u00e1sukat predikt\u00edv modellez\u00e9si k\u00e9pess\u00e9gekkel. \u00dczleti elemz\u0151knek, akik szeretn\u00e9k meg\u00e9rteni, hogyan haszn\u00e1lhat\u00f3k a g\u00e9pi tanul\u00f3 algoritmusok az \u00fczleti folyamatok predikt\u00e1l\u00e1s\u00e1ban. A k\u00e9pz\u00e9s tematik\u00e1ja A k\u00e9pz\u00e9s az [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":2898,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"product_brand":[],"product_cat":[56,44,68,63,73],"product_tag":[66],"class_list":{"0":"post-2897","1":"product","2":"type-product","3":"status-publish","4":"has-post-thumbnail","6":"product_cat-adult-education","7":"product_cat-faculty-of-information-technology","8":"product_cat-hungarian","9":"product_cat-in-person","10":"product_cat-science-and-technology","11":"product_tag-in-person","13":"first","14":"instock","15":"virtual","16":"sold-individually","17":"taxable","18":"purchasable","19":"product-type-simple"},"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/product\/2897","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/product"}],"about":[{"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/product"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2898"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"product_brand","embeddable":true,"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/product_brand?post=2897"},{"taxonomy":"product_cat","embeddable":true,"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/product_cat?post=2897"},{"taxonomy":"product_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shop.uni-pannon.hu\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/product_tag?post=2897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}