Wszystkie wpisy, których autorem jest Marcin Zadroga

Zapowiedź – 103. spotkanie [ONLINE] – Przetwarzanie obrazów hiperspektralnych – modele statystyczne i sieci neuronowe w trzech przykładach

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 103. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 29.03.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_29032021_nb103
(uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie dr hab. inż. Przemysław Głomb – profesor Instytutu Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN
https://www.iitis.pl/pl/person/pglomb
https://www.linkedin.com/in/przemys%C5%82aw-g%C5%82omb-17791634/

Temat prelekcji to:
Przetwarzanie obrazów hiperspektralnych – modele statystyczne i sieci neuronowe w trzech przykładach.

Parę słów od Prelegenta:
„Obrazy hiperspektralne (HS) dają duże możliwości poznania właściwości substancji w obserwowanej scenie. Umożliwia to realizację wielu zadań, np. ocenę zaawansowania choroby drzewostanu, poszukiwania minerałów, ocenę stopnia zepsucia owoców, diagnostykę ran oparzeniowych, szacowanie wieku śladów krwi w analizie kryminalistycznej i wiele innych.

Celem prezentacji będzie przedstawienie trzech wybranych studiów przypadku budowy algorytmów przetwarzania HS: klasyczne modele statystyczne; algorytm łączący elementy statystyczne i sieci neuronowe oraz sieci neuronowe głębokiego uczenia.

Obszary tematyczne studiów przypadku to: detekcja śladów krwi w scenie, identyfikacja pigmentów w obrazach z kolekcji muzealnej, identyfikację substancji na obrazach teledetekcyjnych (ang. remote sensing).

Zapraszam do udziału :)”

Zapowiedź – 102. spotkanie [ONLINE] – Sztuczna inteligencja w medycynie na przykładzie rozpoznawania złośliwości guzów nerek

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 102. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 15.03.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_15032021_nb102
(uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie Aleksander Obuchowski z radiato.ai
https://radiato.ai/
https://www.linkedin.com/in/aleksander-obuchowski/

Temat prelekcji to:
Sztuczna inteligencja w medycynie na przykładzie rozpoznawania złośliwości guzów nerek

Parę słów od Prelegenta:
„Na prezentacji opowiemy o systemie do rozpoznawania złośliwości guzów nerek opracowanym przez grupę radiato.ai na Politechnice Gdańskiej.

Na jego przykładzie opowiemy też szerzej o sztucznej inteligencji w
medycynie, o architekturach, pre-processingu i metodach transferu
wiedzy.”

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 101. spotkanie [ONLINE] – Kwantowe sieci neuronowe – podejście praktyczne

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 101. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 22.02.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_22022021_nb101
(uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie dr hab. inż. Piotr Gawron
https://www.linkedin.com/in/gawron/
https://pgawron.github.io/

Temat prelekcji to:
Kwantowe sieci neuronowe – podejście praktyczne

„Niedawne sukcesy sztucznych sieci neuronowych oraz pojawienie się pierwszych komputerów kwantowych doprowadziło do powstania nowej dziedziny kwantowego uczenia maszynowego.

Istnieje nadzieja, że komputery kwantowe będą pozwolą na budowanie lepszych i szybszych modeli uczenia maszynowego.

Chociaż badanych jest wiele podejść, podczas tego wykładu skupimy się tylko na klasie modeli uczenia maszynowego wywodzących się z wariacyjnych algorytmów kwantowych.

Modele te nazywane są kwantowymi sieciami neuronowymi. To podejście jest interesujące, ponieważ umożliwia osadzanie komputerów kwantowych w klasycznych grafach przetwarzania sieci neuronowych.”

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 99. spotkanie [ONLINE] – Ile mleka produkuje krowa? R w środowisku produkcyjnym.

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 99. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 25.01.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_25012021_nb99
(uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie Mateusz Bogdański
(Senior Data Scientist w Arli, pracuje nad doktoratem z ekonometrii na UG)

Temat prelekcji to:
Ile mleka produkuje krowa? R w środowisku produkcyjnym.

„W Arli, która jest spółdzielnią mleczarską, najważniejszym elementem łańcucha wartości jest mleko. Z tego powodu podstawowym pytaniem, z jakim musimy się zmierzyć, aby dobrze zaplanować logistykę, produkcję oraz dystrybucję jest – jaka ilość mleka będzie produkowana w najbliższych miesiącach oraz latach.

Podczas wystąpienia przedstawię w jaki sposób użyliśmy uczenia maszynowego w celu poprawienia naszej zdolności prognozowania oraz jak udało się przejść etap od pierwszej wersji do środowiska produkcyjnego.”

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 98. spotkanie [ONLINE] – Monitorowanie zachowań ludzi w budynkach

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 98. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 11.01.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_11012021_nb98 (uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie – Jakub Dziedzic
(doktorant Politechniki Krakowskiej i NTNU Trondheim (Norwegia), współpracuje z PICTEC)

Temat prelekcji to: Monitorowanie zachowań ludzi w budynkach

Projektowanie i użytkowanie budynków czerpie pod względem technologicznym z wielu dziedzin z inżynierii lądowej i mechanicznej.

Pomimo zaawansowanego poziomu rozwoju tych gałęzi inżynierii, użytkownicy budynków są opisywani uproszczonymi metodami statystycznymi. Jest to uzasadnione brakiem danych o wysokim stopniu granulacji.

W celu zmiany obecnego stanu wiedzy zaproponowano opracowanie metody pomiarowej, która będzie w stanie dostarczyć informacje o sposobie zachowania ludzi w budynkach. Ze względu na wrażliwość pozyskiwanych danych zaproponowano użycie kamery głębokościowej (RGB-D).

*Prezentacja Jakuba jest oparta na jego doktoracie.

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 97. spotkanie [ONLINE] – Wykrywanie obiektów na obrazie

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 97. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 14.12.2020, godz. 18:00

link do Jitsi: https://meet.jit.si/MLGdansk_14122020_nb97
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Karol Majek (https://www.linkedin.com/in/karolmajek/)

Temat prelekcji to: Wykrywanie obiektów na obrazie

Dr inż. Karol Majek, były mentor programu Udacity Self-Driving Car Nanodegree, obecnie prowadzi firmę Cufix zajmującą się szkoleniami i konsultacjami wykorzystania głębokiego uczenia do analizy obrazu. Brał udział w licznych zawodach robotów i pojazdów autonomicznych takich jak ELROB, DARPA VRC, Enrich, Self-Racing Cars, F1/10.

Karol prowadzi bloga https://deepdrive.pl/ poświęconego tematyce głębokich sieci neuronowych, samochodów autonomicznych i robotyki.

Podczas prezentacji przedstawione zostaną zagadnienia wykrywania obiektów oraz historia metod. Zaprezentowane zostaną popularne obecnie metody, frameworki i zbiory danych z których warto korzystać w tworzeniu systemów wizyjnych.

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 96. spotkanie [ONLINE] – MLOps: Data Science End to End

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 96. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 30.11.2020, godz. 18:00

link do Jitsi: https://meet.jit.si/MLGdansk_30112020_nb96
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Amadeusz Lisiecki (https://www.linkedin.com/in/amadeusz-lisiecki-5a521840/)

Temat prelekcji to: MLOps: Data Science End to End

Opis prelekcji:
Przyjrzymy się pracy Data Scientistów nad środowiskami produkcyjnymi, zgłębiając napotykane przez nich problemy. Dowiemy się jakie procesy i narzędzia, mające rozwiązywać te problemy, kryją się za praktyką MLOps, którą starają się wdrażać duże organizacje.

Serdecznie zapraszamy!

95. spotkanie [ONLINE] – EY Document Intelligence – NLP Solutions

Spotkanie MLGdańsk #95 odbyło się online 16 listopada 2020r.

Prelegentem był Adam Karwan (https://www.linkedin.com/in/akarwan), pracujący w EY GDS Poland w Warszawie.

Temat przedstawionej prelekcji to „EY Document Intelligence – NLP Solutions”.

Adam rozpoczął od przedstawienia EY oraz inicjatyw i projektów dotyczących sztucznej inteligencji w firmie.

Głównym tematem prezentacji było rozwiązanie EY Document Intelligence, służące do przetwarzania dokumentów oraz automatycznej klasyfikacji ich treści. Adam opisał architekturę systemu, oraz niektóre algorytmy opracowane przez inżynierów EY, które mają usprawnić analizę dokumentów. Algorytmy te, w szczególności polepszają jakość procesu OCR.

Następnie, zobaczyliśmy demo systemu oraz posłuchaliśmy o procesie anotacji dokumentów w celu stworzenia zbioru uczącego.

Na koniec Adam przybliżył nam ideę programu Trusted AI. Jest to sposób na prowadzenie projektów AI wdrażany przez EY. Proces ten ma zapewnić zintegrowane podejście do oceny, kwantyfikacji i monitorowania wpływu i wiarygodności systemów opartych o sztuczną inteligencję.

Prelekcja ta była przedstawiona też na konferencji Ghost Day (https://ghostday.pl)

Dodatkowe materiały:

Zapowiedź – 95. spotkanie [ONLINE] – EY Document Intelligence – NLP Solutions

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 95. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 16.11.2020, godz. 18:00

link do Jitsi: https://meet.jit.si/MLGdansk_16112020_nb95
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Adam Karwan (https://www.linkedin.com/in/akarwan/)

Temat prelekcji to: EY Document Intelligence – NLP Solutions

Opis prelekcji:
Information extraction from a huge number of documents is a challenging task. Documents are in multiple formats such as textual, tabular, layout template e.g. invoices and tax forms. In companies very often people have to deal with scans containing additional noise and distortions. Therefore, automating is important for improving reading and interpreting large volumes of textual and numerical data. The presentation will touch areas of computer vision and natural language processes applications and solutions that speed up document processing.

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 94. spotkanie [ONLINE] – Application of deep learning in medical genetics and cancer diagnostics

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 94. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 19.10.2020, godz. 18:00

pokój Skype: https://join.skype.com/lGLafQzrA7uM
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Tomasz Stokowy (https://www.uib.no/en/persons/Tomasz.Stokowy).

Temat prelekcji to: Application of deep learning in medical genetics and cancer diagnostics

Tomasz pracuje od 7 lat na Uniwersytecie w Bergen, współpracuje również z Gdańskim Uniwersytetem Medycznym.
Opowie o zastosowaniach uczenia głębokiego w medycynie.

Serdecznie zapraszamy!

Zapowiedź – 93. spotkanie [ONLINE] – A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 93. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 05.10.2020, godz. 18:00

pokój Skype: https://join.skype.com/jedhJIpP3M3f
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Robert Różański

Temat prelekcji to: A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning

Kilka słów od Prelegenta:
W prezentacji chciałbym streścić artykuł, w którym autorzy
przedstawiają ramy pojęciowe pozwalające na analizę i porównanie
przyczyn negatywnych skutków działania systemów uczenia maszynowego.

Link do artykułu: https://arxiv.org/abs/1901.10002

Serdecznie zapraszamy!

91. spotkanie [ONLINE] – Pakiet ‚platypus’ – detekcja obiektów i segmentacja obrazów w R w kilku linijkach kodu

Nasze 91. spotkaniu odbyło się online 9 września 2020 r.

Prelegentem był Michał Maj – Data Scientist z szczególnie ciekawym doświadczeniem w dziedzinie rozpoznawaniu obrazów i środowisku R.

Przedstawiona została prezentacja pt.: “platypus – R package for object detection and image segmentation”.

Prelekcję rozpoczęło przedstawienie projektu dotyczącego wykrywania schorzeń stawu biodrowego z użyciem technik deep learning. Jest to projekt realizowany w ramach programu e-Pionier.

W ramach projektu został zbudowany model klasyfikujący różne typy schorzeń. Wejściem do modelu było kilka tysięcy zdjęć formatu DICOM. Michał szczegółowo omówił w jaki sposób dane były zbierane, opisywane oraz przed jakimi wyzwaniami stanął zespół w trakcie tworzenia modeli.

Ostatecznie, zastosowano transfer learning z bazą w postaci modelu CheXNet (architektura DenseNet121).

Zasadniczą częścią prelekcji Michała, było przedstawienie biblioteki 'platypus’.

Jest to stworzony przez Michała pakiet R, ułatwiający tworzenie modeli Deep Learningowy dla zadań segmentacji obrazów i detekcji obiektów. Biblioteka ta posiada implementację modeli YOLOv3 oraz U-Net.

W tej części, prelegent opisał podstawowe typy problemów z dziedziny rozpoznawania obrazów, oraz sposoby ich rozwiązywania z wykorzystaniem powyższych architektur.

Michał przedstawił również przykłady w R, jak użyć biblioteki 'platypus’ w akcji.

Prezentacja ze spotkania jest dostępna tutaj

Biblioteka 'platypus’ do pobrania z:
https://github.com/maju116/platypus

Wkrótce udostępnimy również nagranie z tej prelekcji.

Serdecznie zapraszamy na nasze kolejne spotkania!

Zapowiedź – 91. spotkanie [ONLINE] – Pakiet 'platypus’ – detekcja obiektów i segmentacja obrazów w R w kilku linijkach kodu

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 91. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 07.09.2020, godz. 18:00

pokój Skype: https://join.skype.com/fxzDy3YGs8qU
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Michał Maj
(https://www.linkedin.com/in/michal-maj116/)

Temat prelekcji to: Pakiet 'platypus’ – detekcja obiektów i segmentacja obrazów w R w kilku linijkach kodu

Kilka słów od Prelegenta:
’platypus’ jest moim pierwszym większym projektem Deep Learningowym.

Podczas prezentacji opowiem o detekcji obiektów z YOLOv3, segmentacji obrazu z U-Net oraz pokażę przykłady wykorzystania „platypus” w medycynie.

Info o projekcie można znaleźć tu: https://github.com/maju116/platypus

Serdecznie zapraszamy!

4-lata MLGdańsk – spotkanie Lato 2020

W poniedziałek 3.08 spotkaliśmy się po raz pierwszy „na żywo” od marca. Tym razem nie mieliśmy prelekcji, lecz spotkaliśmy się w nieformalnej atmosferze w Pubie Polufka.

Było to 90. spotkanie grupy, ale przede wszystkim 4. urodziny MLGdańsk! Mieliśmy okazję do porozmawiania na temat bieżących wydarzeń, projektów oraz planów.

Spotkania grupy powrócą już we wrześniu. Wszystko wskazuje na to, że nadal w wydaniu online.

Serdecznie zachęcamy do kontaktu chętnych do przedstawienia swojego tematu na forum grupy. Kontakt do nas jest tutaj.

Życzymy wszystkim dobrych, zdrowych wakacji. Do zobaczenia na łączach już niebawem!

Zapowiedź – 89. Spotkanie [ONLINE] – GeoTrackNet – A Maritime Anomaly Detector using Neural Nets

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 89. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 29.06.2020, godz. 18:00

pokój Skype: https://join.skype.com/dSioHjvZ9Fuj
(uwaga: na każde spotkanie mamy nowy link!)

Prelegentem będzie Tadeusz Balcer (DNV GL)

Temat prelekcji to: GeoTrackNet – A Maritime Anomaly Detector using Probabilistic Neural Network Representation of AIS Tracks and A Contrario Detection

Kilka słów od Prelegenta:
Na prezentacji omówię artykuł z arXiv „GeoTrackNet – A Maritime Anomaly Detector (…)” (link – https://arxiv.org/pdf/1912.00682.pdf). Autorzy prawdopodobnie jako pierwsi do wykrywania anomalii w ruchu statków wykorzystali głębokie sieci neuronowe.

Opowiem trochę o sieciach VRNN (Variational Recurrent Neural Network), zaproponowanej przez nich architekturze jak i o specyfice danych dotyczących ruchu statków.

Serdecznie zapraszamy!