You are not logged in | log in

Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego

  • Skala szarości
  • Wysoki kontrast
  • Negatyw
  • Podkreślenie linków
  • Reset

Aktualności — Wydarzenia

Seminar Intelligent Systems

 

Active learning with imbalanced data and uncertain annotations


Prelegent: Daniel Kałuża

2024-01-26 16:15

Celem aktywnego uczenia jest uzyskanie jak najlepszego modelu uczenia maszynowego w przypadkach ograniczonego budżetu na etykietowanie danych, przy założeniu możliwości iteracyjnego proszenia ekspertów etykietujących dane o oetykietowanie wybranych obiektów. Podczas seminarium przedstawię podstawowe pojęcia z dziedziny aktywnego uczenia, wraz z głównymi wynikami mojej rozprawy doktorskiej. Opiszę teorię stojącą za opracowanymi metodami wyboru obiektów, ze szczególnym uwzględnieniem metod biorących pod uwagę niezbalansowanie danych. Przedstawię  wytworzone algorytmy przydzielania etykiet dla zbiorów z rzadkimi i niepewnymi anotacjami od wielu ekspertów. Opracowane metody zostaną zaprezentowane na tle metod referencyjnych pokazując porównania ich jakości na przykładowych ogólnie dostępnych zbiorach.