Nie jesteś zalogowany | Zaloguj się

PL /
EN

Seminarium badawcze poświęcone tematyce wnioskowań aproksymacyjnych, w szczególności problemom i metodom aproksymacji złożonych pojęć z danych eksperymentalnych i wiedzy dziedzinowej.

Z początkiem roku akademickiego 2021/22 seminarium przekształciło się w "Seminarium Systemy Inteligentne".

Organizatorzy

Informacje

piątki, 14:15 , sala: 5820

Strona domowa

http://lists.mimuw.edu.pl/listinfo/sem-zlm

Lista referatów

20 grudnia 2019 14:00
Mikhail Moshkov (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST))
On the depth of decision trees over infinite 1-homogeneous binary information systems
We consider a class of infinite sets of attributes represented as information systems (the class of so-called infinite 1-homogeneous binary information systems), define the notion of a problem over an information system, and study decision …
29 listopada 2019 14:15
Dominik Ślęzak (MIM UW i QED Software)
AI/ML w Praktyce - Interaktywność, Wytłumaczalność, Skalowalność
Poruszone zostaną przykładowe wyzwania stojące przed obecnymi praktycznymi zastosowaniami rozwiązań AI/ML (sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe). Do wyzwań tych zaliczamy np.: 1) potrzebę interakcji pomiędzy użytkownikami i algorytmami AI/ML, w szczególności dotyczącej gromadzenia i nieustannej …
22 listopada 2019 14:15
Łukasz Szeremeta (Uniwersytet w Białymstoku)
Serializacja grafów właściwości
Relacyjne bazy danych, pomimo swej względnej prostoty i długiej obecności na rynku, nie są wolne od wad. Model grafów właściwości (ang. property graphs) wydaje się być dobrą alternatywą dla opisywania danych świata rzeczywistego wraz z jego …
25 października 2019 14:15
Nguyen Hung Son (Instytut Informatyki UW)
From Text Mining to Recommendation Systems
Recommendation systems are the crucial component of e-commerce (suggest to buyers articles that could interest them) and online advertisement (suggest to users the right contents, matching their preferences). With the rise of many web services …
18 października 2019 14:15
Andrzej Janusz (Instytut Informatyki Uniwersytetu Warszawskiego)
Rozpoznawanie podejrzanych operacji sieciowych – konkurs eksploracji nadnych na platformie KnowledgePit
Wykrywanie cyber-zagrożeń pełni ważną rolę przy zapewnianiu bezpieczeństwa organizacjom świadczącym usługi sieciowe swoim klientom. W dobie intensywnego rozwoju sektora usług internetowych, technologii bezprzewodowych, inteligentnych urządzeń, czy Internetu rzeczy, zagadnienie to staje się coraz bardziej istotne. …
11 października 2019 14:15
Dominik Ślęzak (Instytut Informatyki UW)
O
Podczas referatu przypominy dowód twierdzenia o NP-trudności problemu wyznaczania minimalnych sieci bayesowskich z danych opublikowany w 2012 roku przez Pawła Betlińskiego i Dominika Ślęzaka (https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-34624-8_3) i zastanowimy się wspólnie, czy i w jakim stopniu analogiczny …
14 czerwca 2019 14:15
Grzegorz Góra
Kombinacja metody najbliższych sąsiadów z indukcją reguł dla danych niezbalansowanych
Chciałbym przedstawić wyniki mojej powstającej pracy doktorskiej. Praca dotyczy klasyfikacji binarnych danych niezbalansowanych. Są to takie dane, w których mamy dwie klasy decyzyjne, a przykłady z jednej klasy (większościowej) występują znacznie częściej niż przykłady z …
11 czerwca 2019 14:15
Mikhail Moshkov (KAUST)
Decision and Inhibitory Trees and Rules for Decision Tables with Many-valued Decisions
Please note the non-standard date and location of this presentation. This will be a presentation of joint work by Mikhail Moshkov, Fawaz Alsolami, Mohammad Azad, and Igor Chikalov. Abstract. We consider examples of problems and …
7 czerwca 2019 14:15
Maciej Tomaszewski (MIMUW)
Lead in IT- analiza danych paragonowych.
W ramach programu Lead in IT organizowanego przez Politechnikę Warszawską nasz zespół dostał dostęp do danych paragonowych od jednej z wiodącej sieci sklepów w Polsce. Opowiemy o procesach dotyczących czyszczenia danych, przygotowaniem danych do analizy, …
31 maja 2019 14:15
Hung Son Nguyen (MIMUW)
Lifelong Machine Learning
The current dominant machine learning paradigm learns in isolation: given a training dataset, it runs a ML algorithm only on the dataset to produce a model. It makes no attempt to retain the learned knowledge …
24 maja 2019 14:15
Łukasz Sosnowski (OvuFriend Sp. z o.o. & Dituel Sp. z o.o.)
System wspomagania decyzji w obszarze planowania rodziny i zapobiegania niepłodności
Referat będzie dotyczył tematyki planowania rodziny z wykorzystaniem systemu wspomagania decyzji rozwijanego w ramach projektu badawczo-rozwojowego - OvuFriend.pl, dofinansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Rozwiązanie to ma zwiększyć efektywność starań o ciążę, jak również …
17 maja 2019 14:15
Anna Gomolińska (Instytut Informatyki Uniwersytetu w Białymstoku)
Funkcje inkluzji przybliżonej i im podobne
Inkluzja przybliżona jest podstawowym pojęciem mereologii przybliżonej – formalnej teorii „bycia częścią w stopniu”. Natomiast funkcje inkluzji przybliżonej przypisują parom zbiorów pewnego uniwersum stopień zawierania pierwszych elementów par w drugich elementach tych par. Ponadto muszą …
26 kwietnia 2019 14:15
Tomasz Tajmajer (MIM UW)
Nie takie AI straszne, czyli o tym jak automatycznie ulepszać horrory
Metody sztucznej inteligencji (AI) są wykorzystywane powszechnie w grach komputerowych - najczęściej w celu implementacji agentów, którzy mogliby odgrywać rolę przeciwników o dostatecznym poziomie trudności (szachy, gry strategiczne). Innym zastosowaniem jest sterowanie postaciami w grach …
5 kwietnia 2019 14:15
Andrzej Janusz, Łukasz Grad (MIM UW, ESENSEI)
Aktywne uczenie się pojęć w grach wideo
Aktywne uczenie jest poddziedziną uczenia maszynowego, która skupia się na algorytmach pozwalających na interaktywne odpytywanie ‘wyroczni’ o dodatkowe informacje na temat wybranych obiektów z danych. Typowym zastosowaniem dla tego typu metod jest sytuacja, w której …
29 marca 2019 14:15
Dominik Ślęzak, Sebastian Stawicki (MIM UW)
Zespoły klasyfikatorów: NP-trudność i nowe przykłady
Jest to kontynuacja poprzednich referatów związanych z pojęciem bireduktu, a konkretnie zespołów jak najprostszych bireduktów wyuczanych z danych treningowych w taki sposób, by dany zespół umiał dla każdego przypadku treningowego podjąć słuszną decyzję w wyniku …