 Nie jesteś zalogowany | zaloguj się |
| Nie jesteś zalogowany | zaloguj się |
Seminarium badawcze poświęcone szeroko rozumianym zagadnieniom systemów inteligentnych, w tym: sztucznej inteligencji, odkrywaniu wiedzy, wnioskowaniom aproksymacyjnym, uczeniu maszynowemu i tematom pokrewnym.
Seminarium jest bezpośrednią kontynuacją Seminarium badawczego Zakładu Logiki pt. "Wnioskowania aproksymacyjne w eksploracji danych"
2022-12-02, godz. 16:15, 4060 & online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Błażej Adamczyk (EFIGO & Politechnika Śląska), Marcin Michalak (ITI EMAG & Politechnika Śląska)
Dataset Generation Framework for Evaluation of IoT Linux Host–Based Intrusion Detection Systems
As the IoT industry strongly extends there is a need for better security and threat detection tools. Many approaches are possible, but the tendency is to detect attacks externally by using network traffic analysis. Network based intrusion detection could lead to satisfactory results however it is un...
2022-11-25, godz. 17:00, 4060 i online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Mateusz Przyborowski (MIMUW & QED Software)
Approximation of the expectation-maximization algorithm for Gaussian mixture models on big data
Gaussian mixture models are a very useful tool for modeling data distribution. While estimating parameters using the expectation-maximization algorithm, this approach does not scale well with big datasets, especially if it is necessary to prepare many models for the proper selection of metaparameter...
2022-11-25, godz. 16:15, 4060 i online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Maciej Bartoszuk (QED Software)
Tensor-based Approach to Big Data Processing and Machine Learning
We present an approach to tensor compression, decomposition and processing algorithms on the top of them. Our implementation uses the popular scalable data processing framework Apache Parquet to effectively store data. This library does not directly store tensors as native data types, but we s...
2022-11-18, godz. 16:15, 4060 i online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Stanisław Łażewski (AGH & QED Software)
Opracowanie efektywnych metod analizy obrazów za pomocą lokalnych deskryptorów
Prezentacja będzie zawierała wyniki przedstawione w pracy magisterskiej i zwiazanej z tym publikacji. Ze względu na konieczność wykorzystywania, a co za tym idzie przechowywania, coraz większych zbiorów danych, do analizy obrazów niezbędne są coraz większe wolumeny pami...
2022-11-18, godz. 16:15, 4060 & online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Daniel Kałuża (MIMUW & QED Software)
EVEAL - Expected Variance Estimation for Active Learning
Regression problems frequently occur in the surrounding world, therefore are unavoidable in real-world applications. However, to obtain a model with desired generalization performance usually vast amount of labels is required. In many scenarios obtaining unlabelled data is relatively costless, there...
2022-11-04, godz. 16:15, 4060 & online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Durga Prasad Bavirisetti (ERCIM Research Fellow at NTNU, Norway)
2D and 3D Vision for Autonomous Driving (AD)
The process of perception in self-driving cars uses a combination of high-tech sensors and cameras, combined with state-of-the-art software to process and comprehend the environment around the vehicle, in real-time. Perception in self-driving cars is crucial to the safe and reliable operation becaus...
2022-10-07, godz. 16:15, 4060
Michał Czerwiński (MIMUW & QED Software)
Problemy detekcji zagrożeń cyberbezpieczeństwa
Celem mojej prezentacji jest wprowadzenie uczestników do zagadnienia detekcji zagrożeń cyberbezpieczeństwa w oparciu multimodalne źródła opisu o ruchu sieciowym. Omówię zagadnienia związane z jakością i dostępnością danych testowych, budową wzorców atak&oacut...
2022-09-12, godz. 16:15, 4060 & online meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Diderik Batens (Centre for Logic and Philosophy of Science, Universiteit Gent)
The dynamic proofs of defeasible logics
In view of the computational properties of defeasible logics, no Tarski logic characterizes their consequence relations. After devising minimally inconsistent interpretations of inconsistent theories and extensively studying the handling and eliminating of inconsistencies from theories - a typical d...
2022-06-10, godz. 14:15, 5820 & online https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Paweł Dłotko (Mathematical Institute, Polish Academy of Sciences)
Topology, computations and learning
In this talk I will introduce two main working horses of applied topology: persistent homology and mapper algorithm. I will show how they can be obtained from discrete collections of points P and how they can be used to understand the shape of P. The talk will be illustrated with examples of applica...
2022-06-03, godz. 14:15, 5820 & online https://meet.google.com/jbj-tdsr-aop
Grzegorz Góra (MIMUW)
Łączenie metody bazującej na instancjach z metodą indukcji reguł dla danych niezbalansowanych
Chciałbym przestawić główne wyniki z mojej rozprawy doktorskiej (kontynuacja). Rozprawa przedstawia metody i systemy uczenia się pojęć z przykładów dla danych zbalansowanych i niezbalansowanych ze szczególnym uwzględnieniem tych drugich. Algorytm RIONA łąc...
