Önfelügyelt mély tanulás idősoros adatokon
| Témavezető: | Csiszárik Adrián | 
| Rényi Intézet | |
| email: | cs.adrian@gmail.com | 
Projekt leírás
A hallgató feladata, hogy egy választott idősoros adathalmazon (egészségügy vagy energetia témában) kipróbáljon, kiértékeljen, és esetlegesen továbbfejlesszen önfelügyelt mély tanuló eljárásokat.
A projekt kiváló terep arra, hogy egy kiválasztott egészségügyi/energetikai feladat megoldása mentén (1) a hallgató megismerje az elmúlt évek mesterséges intelligencia alkalmazásainak egyik fontos sarokkövét, az önfelügyelt tanulást; (2) tapasztalatot szerezzen idősoros adatok mély tanulási eszközökkel történő modellezésében; (3) mélyrehatóan megismerjen csúcsteljesítményű eljárásokat a témában.
Előfeltételek
- Python programozási alapismeretek
 - Pytorch alapismeretek vagy ennek gyors elsajátítása
 - Angol nyelvű szakcikkek olvasása
 
Hivatkozások
- Zhang, Xiang, et al. "Self-supervised contrastive pre-training for time series via time-frequency consistency." (NeurIPS 2022)
 - Oord, A.V.D., Li, Y. and Vinyals, O., 2018. Representation learning with contrastive predictive coding. arXiv preprint arXiv:1807.03748.
 - http://www.deeplearningbook.org
 
Korábbi hallgatók
- Szirmai Vilmos Andor: Self-supervised Deep Learning Models on Time-series Data (2023/24 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat I)
 - Lukács Emma: Entropy estimation (2023/24 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat I)
 - Borbély Bernárd: Önfelügyelt mély tanulás idősoros adatokon (2023/24 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat I)
 - Borbély Bernárd: Self-supervised learning for time series (2023/24 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat II)
 - Lukács Emma: Entropy estimation (2023/24 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat II)
 - Szirmai Vilmos Andor: Machine learning algorithms for rattling detection (2023/24 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat II)
 - Borbély Bernárd: Self-supervised learning for time series (2024/25 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat III)
 - Lukács Emma: Entropy estimation (2024/25 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat III)
 - Szirmai Vilmos Andor: Machine learning algorithms for rattling detection (2024/25 I. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat III)
 - Borbély Bernárd: Time-series interpretability (2024/25 II. félév Önálló projekt, szakmai gyakorlat III)