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

30 kwietnia 2010 14:15
Nguyen Hung Son (Uniwersytet Warszawski)
On scalibility of rough set methods
We summarize some previously known scalable methods and present one of the latest scalable rough set classifiers. The proposed solution is based on the relationship between rough sets and association discovering methods, which has been …
23 kwietnia 2010 14:15
Jan Bazan
Dyskusja o projekcie dotyczącym skalowaności RoughICE, w szczególności o metodach wykrywania procesów z danych
Najbliższe seminarium będzie poświęcone dyskusji na temat dalszego rozwojubiblioteki RoughICE-lib.Na początku seminarium pozwolę sobie powiedzieć kilka słów na tematdotychczasowych projektów związanych z bibliotekami oprogramowaniarealizowanymi w Zespole Pana Profesora Skowrona, w tym o biblioteceRoughICE-lib.Następnie zaproponuję kilka …
16 kwietnia 2010 14:15
Paweł Betliński
Lokalne odkrywanie struktury sieci bayesowskiej
Referat docelowo zilustruje nowe podejście służące wspomaganiu uczenia struktury sieci bayesowskiej.W skrócie rzecz ujmując chodzi o to, by próbować zidentyfikować strukturę sieci opartej na pełnym zbiorze atrybutów poprzez analizę wielu struktur mniejszych sieci opartych na …
19 marca 2010 14:15
-
Projekt nt. skalowalności metod eksploracji danych
Na nalbliższym seminarium planujemy dyskusję nad nowym projektem dotyczącym skalowalnosci metod w eksploracji danych.
12 marca 2010 14:15
Piotr Majewski (Uniwersytet Warszawski)
Rozpoznawanie mowy ciągłej z wykorzystaniem modeli językowych specyficznych dla języka polskiego
Referat poświęcony będzie modelom językowym - rozumianym jako modele probabilistyczne określające prawdopodobieństwo wystąpienia wyrazu w kontekście wyrazów go poprzedzających - uwzględniających specyfikę języka polskiego. Modele takie są przydatne w zadaniach rozpoznawania mowy ciągłej, ze względu …
5 marca 2010 14:15
Wojciech Turek (EAIiE AGH)
Agentowy system wielomodelowy do zarządzania grupą robotów mobilnych
Metody wykorzystania robotów mobilnych oraz grup współpracujących robotów mobilnych są jednymi z najbardziej obiecujących wyzwań stojących przed współczesnymi naukami technicznymi. Mimo znaczących postępów w dziedzinie konstruowania robotów mobilnych, ich praktyczne zastosowania ciągle są bardzo ograniczone. …
26 lutego 2010 15:00
Jan Bazan
Wybrane metody wykorzystywania wiedzy dziedzinowej do konstrukcji algorytmów
Metody wykrywania procesów z danych.W miarę rozwoju zastosowań gwałtownie rośnie nie tylko rozmiar gromadzonychdanych, ale również złożoność pojęć i zjawisk, których one dotyczą. Wszczególności dane te coraz częściej dotyczą złożonych procesów, które niepoddają się klasycznym …
26 lutego 2010 14:15
Piotr Ejdys (GEMIUS, Warszawa)
A note from real-world: Gemius and large databases, parallel processing, data-mining and compression
Referat bedzie dotyczył nastepujacych zagadnień:- census data (czyli dane pochodzące z pomiaru wszystkich użytkowników (danej witryny, kampanii itp.). - skala działalności (100 000 zapisów do bazy danych w ciągu sekundy)- kompresja - trudność niektórych selektów …
19 lutego 2010 14:15
Wojciech Jaworski
Identyfikacja użytkowników portalu internetowego na podstawie schematów zachowań
Referat poświęcony będzie zagadnieniu indentyfikacji użytkowników portalu internetowego na podstawie określania podobieństwa pomiędzy sekwencjami stron internetowych odwiedzonych przez indentyfikowanego użytkownika, a zachowaniem znanych użytkowników. Sekwencje odwiedzeń sprowadzam do postaci wektorów wartości cech korzystając z wiedzy …
15 stycznia 2010 14:15
Krzysztof Sopyła
Klasyfikacja polskich tekstów w oparciu o preferencje użytkownika
Najczęstszym zadaniem klasyfikacji tekstów jest przypisanie danego dokumentu do klasy zawierającej informację czego ten tekst dotyczy (sportu, medycyny itp.) W swojej pracy postanowiłem zbadać czy nowoczesne algorytmy jak SVM (suport vector machines) potrafią dobrze klasyfikować …
8 stycznia 2010 14:15
Piotr Wasilewski
Systemy wieloagentowe w modelowaniu procesów poznawczych
W referacie zostaną omówione zastosowania podejścia wieloagentowego w modelowaniu procesów poznawczych na przykładzie systemów sztucznej inteligencji: ACT-R i Soar. W prezentacji szczególna uwaga zostanie poświęcona mechanizmom odpowiadającym w omawianych systemach za uczenie się i adaptację.
11 grudnia 2009 14:15
Sylwia Czuma i Jan Bazan
Wykrywanie wzorców czasowych w danych mikromacierzowych dotyczących leczenia wirusowego zapalenia wątroby typu C
W ostatnim czasie ukształtował się paradygmat oparty na molekularnym mechanizmie choroby. Opiera się on na założeniu, że techniki nowoczesnej biologii pozwolą na zrozumienie molekularnych mechanizmów chorób i w konsekwencji na identyfikację genów powodujących zapoczątkowanie, nasilanie …
4 grudnia 2009 14:15
Grzegorz Materna
Mammografia cyfrowa - ontologie
Badanie mammograficzne jest jedną z najskuteczniejszych metod wykrywania zmian patologicznych w piersi. Obecnie bardzo często do takich badań używane są aparaty mammograficzne, które pozwalają na coraz dokładniejszy zapis wyników w formie cyfrowej. Podczas prezentacji na …
27 listopada 2009 14:15
Adam Krasuski
Usługi katalogowe w architekturze rozproszonej bazy danych w procesie wspomagania decyzji w Państwowej Straży Pożarnej
Codzienie w Polsce dochodzi do ponad tysiąca interwencji Państwowej Straży Pożarnej (PSP). W większości zdarzeń decyzja odnośnie wyboru sposobu likwidacji zagrożenia podejmowana jest przez Kierującego Działaniami Ratowniczymi na miejscu akcji. Implikuje to, iż wypracowanie zamiaru …
20 listopada 2009 14:15
dr Nguyen Thi Sinh Hoa, Marcin Kowalski, Sebastian Stawicki, Wojciech Świeboda
Eksploracja wzorców i reguł temporalnych (cz. 2)
Kontynuacja wystąpienia z 13.11.2009. Wielkie ilości danych są zbierane każdego dnia przez różne instytucje i firmy. Odkrywanie wiedzy z tak uzyskanej, wielkiej ilości danych, to podstawowe zadanie data mining. Istniejące algorytmy nie biorą jednak najczęściej …