Nie jesteś zalogowany | Zaloguj się
Powrót do listy seminarów

Seminarium badawcze Zakładu Logiki: Wnioskowania aproksymacyjne w eksploracji danych

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

  • 13 listopada 2009 14:15
    dr Nguyen Thi Sinh Hoa, Marcin Kowalski, Sebastian Stawicki, Wojciech Świeboda
    Eksploracja wzorców i reguł temporalnych
    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 pod uwagę aspektu temporalnego …

  • 6 listopada 2009 14:15
    Andrzej Janusz
    Wykrywanie (nowych) istotnych cech obiektów - wstęp do zagadnienia na podstawie książki "Feature Extraction: Fundations and Applications)
    W czasie dzisiejszego wystapienia chcialbym opowiedziec o problemie wykrywania istotnych cech obiektow na podstawie dostepnych danych. Problem ten jest szczegolnie istotny poniewaz bardzo czesto napotyka sie go wybierajac odpowiednia reprerezentacje na potrzeby budowy klasyfikatorow, konstrukcji …

  • 30 października 2009 14:15
    Paweł Gora, Paweł Betliński, Mateusz Adamczyk
    Wykrywanie procesów z danych na przykładzie symulacji ruchu drogowego
    Przedstawione zostaną najważniejsze aspekty modelu symulacji ruchu drogowego oraz jego implementacji w postaci programu komputerowego TSF (Traffic Simulation Framework), a także planowane zastosowania programu do wykrywania modeli procesów z danych i konstrukcji inteligentnego systemu zarządzania …

  • 23 października 2009 14:15
    Wojciech Froelich (Uniwersytet Śląski)
    Odkrywanie zależności przyczynowo-skutkowych z wykorzystaniem rozmytych sieci kognitywnych
    W referacie zostanie przedstawiony przegląd metod odkrywania zależności przyczynowo skutkowych w danych, ze szególnym uwzględnieniem rozwiązania opartego na modelu rozmytych sieci kognitywnych (ang. FCM). Reprezentacja wiedzy w formie FCM uwzględnia zależności między pojęciami w sposób …

  • 16 października 2009 14:15
    -
    Dyskusja na temat realizowanych projektów

  • 9 października 2009 14:15
    Łukasz Puławski ( )
    Mining Software Repositories
    Na najblizszym seminarium zamierzam opowiedziec o nowej, zyskujacej duza popluarnosc dziedzinie zwanej po angielsku "Mining Software Repositories (MSR)" (nie jest mi znany dobry polski odpowiednik). Istota tego podejscia jest znajdowanie wiedzy w historii procesow wytwarzania …

  • 2 października 2009 15:00
    prof. Manfred Kudlek (Uniwersytet w Hamburgu)
    Concurrent finite automata
    1. Concurrent finite automata. Replacing the control of a(n)(finite) automaton by a Petri net one can define new word language classes. The relation between each and to other language classes is presented. 2. De computo …

  • 2 października 2009 14:15
    Marcin Wojnarski
    TunedIT: Automated evaluation and collaborative benchmarking of data mining algorithms
    Tematem referatu będzie nowopowstały system TunedIT (http://tunedit.org/), służący do zautomatyzowanej i reprodukowalnej ewaluacji algorytmów data mining. TunedIT składa się z 3 powiazanych ze sobą modułów: aplikacji testujacej (TunedTester), Repozytorium i Bazy Wiedzy (Knowledge Base). TunedTester …