Kutatói szemináriumok

Április 25. 

B313 

13:00 - 14:30

Philipp Koch, Researcher, EcoAustria - Institute for Economic Research, Vienna, Austria

Előadás témája:   From better understanding economic history through machine learning to shedding light on emissions and value-added in global value chains

Abstract: Quadrupling historical GDP per capita estimates through machine learning. Can we use data on the biographies of hundreds of thousands of historical figures to estimate the GDP per capita of countries and regions? Here we introduce a machine learning method to estimate the GDP per capita of dozens of countries and hundreds of regions in Europe and North America for the past 700 years starting from data on the places of birth, death, and occupations of hundreds of thousands of historical figures. We build an elastic net regression model to perform feature selection and generate out-of-sample estimates that explain 85% of the variance in known historical GDPs per capita. We use this model to generate GDP per capita estimates for countries, regions, and time periods for which this data is not available and validate them by comparing them with three proxies of economic output: body height in the 18th century, wellbeing in 1850, and church building activity in the 14th and 15th century. Additionally, we show our estimates reproduce the well-known reversal of fortune between southwestern and northwestern Europe between 1300 and 1800. These findings validate the use of fine-grained biographical data as a method to produce historical GDP per capita estimates. We publish our estimates with appropriate confidence intervals together with all collected source data in a comprehensive dataset.

 

Március 20. 

B311 

13:00 - 14:30

Herbály István, CEO, Contrall Kft.

Előadás témája:   Mesterséges Intelligencia: a technológia alapjai és aktuális kérdések

Kérdéskörök: 
Mesterséges vagy "mű” intelligencia?
Szöveg vagy tartalom generálás?
Mitől mély a tanulás?
Öntudatra fog ébredni?
El fogja venni mindenki munkáját?
Hogy lehet ezzel pénzt keresni?
Ismétlés vagy önálló alkotás?
Forradalmi megoldás vagy lufi?
 

Ez csak néhány kérdés az Mesterséges Intelligenciával kapcsolatban, ami sokunkban felmerül, amikor szinte minden nap olvasunk, hallunk valamit ezzel a technológiával kapcsolatban. A workshop célja a közös tudásalap megteremtése, ezt követően pedig a fentiekhez hasonló kérdések közös megvitatása.

Február 22. 

B323/1 

13:00 - 14:30

Fekete Rita, kutatás-támogató könyvtáros, PTE Tudásközpont

Előadás témája:   Válaszok a kutatói életpályán felmerülő kihívásokra: Fókuszban a kutatói láthatóság

Absztrakt:
Az oktatókra nyomást helyező publikálási kényszer mellett eddig talán kevésbé ismert versenyhelyzet állt elő az akadémiai szférában. Az eredmények hajszolása közben könnyen kerülünk útvesztőbe, ahol egyre nehezebb eligazodni a tornyosuló adminisztrációs kötelezettségek között. Előadásomban ezúttal a tudományos láthatóság miértjeit helyeztem a középpontba: miért fontos a nemzetközi láthatóság, miért került előtérbe és milyen előnyeink származhatnak belőle? Célom, hogy bemutassam a rendelkezésünkre álló adatbázisokat és eszközöket, amikkel a legnagyobb láthatóságot érhetjük el.
Témakörök: Ráhangolódás: Miért került előtérbe a tudományos láthatóság?
Milyen előnye származik belőle a publikáló kutatónak?
Mi a különbség a szakirodalmi bibliográfiai adatbázisok és a közösségi tudományosplatformok között?
Mikor és miért érdemes használni őket?
Hogyan lehetséges a szerzői profiljaim mendezselése?
A Scopus és a Web of Science bemutatása és lehetőségei.
A Researchgate és az Academia.edu bemutatása és lehetőségei
Az Utrecht University jógyakorlatának bemutatása: Research Visibility Check
Miben tud segíteni a könyvtár: milyen szolgáltatásaink vannak, kihez és milyen ügyben lehet fordulni?

Május 18. 

B311 

13:00 - 14:30

Esteban Lafuente, PhD,  Full professor, Department of Management, UPC

Előadás témája:   A composite indicator analysis for optimizing entrepreneurial ecosystems.

Abstract: We employ the ‘benefit of the doubt’ approach rooted in non-parametric techniques to evaluate the entrepreneurial ecosystem of 71 countries for the period 2016. By scrutinizing the relative efficiency of countries’ entrepreneurial ecosystems, the proposed analysis of composite indicators allows the computation of endogenous (country-specific) weights that can be used for developing more informed policy making. The results show that countries prioritize different aspects of their national system of entrepreneurship which confirms that, contrary to homogeneous prescription, tailor-made policy is necessary if the objective is to optimize the resources deployed to enhance the countries’ entrepreneurial ecosystem. The findings of the empirical application reveal significant improvements in the quality of the entrepreneurial ecosystem can be realized by targeting the policy priorities of the local entrepreneurship system identified by the ‘benefit of the doubt’ weights. By analyzing the variation in economic and entrepreneurship outcomes over the seven-year period centered on the study year (period 2013–2019), we found a significant positive correlation between quality improvements in the entrepreneurial ecosystem and venture capital investments.

Április 17. 

B312 

Egész napos

Dr. Florian Schubert, University of Twente

Előadás témája:   Structural Equation Modelling and its applications.

Kutatásmódszertani tréning: a PLS-útelemzés módszeréről. A tréning egy rövid felvezetővel kezdődik, az alapok tisztázása, ezt követően pedig példákon keresztül mutatja be a modellépítés logikáját az elemzési eszköztár részeit.

Dr. K. Hemachandran, Woxen University, India

Előadás témája:   Basics of AI and ML and AI Applications in Business and Practice.

Az Artificial Intelligence és Machine Learning informatikai eszközök elméleti alapjai, és felhasználási lehetőségeik a közgazdaságtan területén. A Woxen University's AI & Machine Learning Research Centre: a Központan folyó kutatások bemutatása.

Gyimesi András, Dr. Kehl Dániel, Dr. Kruzslicz Ferenc, PTE /KTK.

Előadás témája:   Association rule mining and Market Basket Analysis.

In this session the concept of association rules data mining tools is discussed, which is a form of local-pattern discovery in an unsupervised learning system. Association rules are used to uncover relationships between inherently unrelated data items. We mention and explain some of the most well-known algorithms and measures (support, lift, confidence). Different possible visualisation and implementation tools are shown. MBA is used for retail data analysis to explore customer purchasing patterns. We show an application on data of a major Hungarian fuel company. We also show how the outputs can be represented as networks and analysed this way.