Tym razem mieliśmy okazję spotkać się i posłuchać Sebastiana Wróbla, który opowiadał o swoim startupie a’Pear.
Celem tego projektu jest stworzenie platformy, która umożliwi korzystanie z usług stylistów w łatwy sposób. Korzystający z systemu w prosty sposób będą dostawać rekomendację zakupu ubrań dostosowanych do ich sylwetki i gustów.
Sebastian intensywnie rozwija swój pomysł, został też zakwalifikowany do konkrusu organizowanego przez Farfetch – onlinową platformę sprzedażową, specjalizującą się w sprzedaży ubrań z butików i od projektantów.
Głównym tematem spotkania była analiza metafor i ich zrozumienie, prelegentką była Joanna Redzimska. Prelegentka opowiedziała nam o tym, jak wygląda metafora z perspektywy językoznawcy. Dzięki prezentacji zapoznaliśmy się z narzędziami analizy metafor. Prelekcja była też inspiracją do dyskusji na temat wyzwań stojących przed technikami analizy tekstu.
Kolejne spotkanie odbędzie się 16 kwietnia, zapraszamy!
Spotkaliśmy się 19 lutego 2018 roku o godz. 18.00 – tradycyjnie na Wydziale ETI PG.
Mieliśmy przyjemność gościć na naszym spotkaniu Pana Profesora Sławomira T. Wierzchonia, który wygłosił prelekcję na temat grupowania spektralnego. Pan Profesor przedstawił nam podstawy teoretyczne metod grupowania spektralnego oraz zaprezentował podejście znane jako Compressive Spectral Clustering, które pomija czasochłonne liczenie wektorów własnych.
Spotkanie odbyło się 29.01.2018r., na wydziale ETI Politechniki Gdańskiej.
W pierwszej części spotkania Robert Różański prezentował zagadnienie długo technologicznego w systemach uczenia maszynowego, na podstawie artykułu „Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt„. Prezentacja dotyczyła źródeł długu technologicznego oraz praktyk i narzędzi pozwalających go ograniczać.
W drugiej części spotkania Karol Gryń oraz jego grupa przedstawili problem zarządzania czasem życia baterii, w którym mogłyby zostać wykorzystane uczenie maszynowe. Celem projektu jest stworzenie rozwiązania pozwalającego na rozpoznawanie stopnia zużycia baterii bez przeprowadzania specjalnych testów oraz na przewidywanie degradacji w dłuższym okresie czasu. Rozwiązania te mają umożliwić lepsze zarządzanie cyklem życia baterii, tzn. wykorzystywaniem baterii nie nadających się już do użytku w bardziej wymagających zastosowaniach (jak pojazdy elektryczne), do mniej wymagających (przechowywanie energii dla budynków), oraz ostatecznie do decydowaniu o odpowiednim momencie na recykling.
Serdecznie zapraszamy na nasze kolejne spotkanie, które odbędzie się 19 lutego 2018 roku.
Nasze pierwsze spotkanie w 2018 roku odbyło się 15 stycznia, tradycyjnie na Wydziale ETI Politechnik Gdańskiej.
Tematem spotkania były Sieci Kapsułowe (ang. capsule networks). Sieci Kapsułowe to nowość w świecie ML, została zaproponowana przez Geoffrey’a Hinton’a i jego zespół badawszy pod koniec 2017. Prelekcję na ten temat przedstawił Piotr Chlebek.
Na spotkaniu mieliśmy okazję wysłuchać dwóch prelegentów. Pierwszym był Marcin Zadroga, który przedstawił relację z konferencji Advanced Analytics and Data Science. Konferencja ta jest sponsorowana przez SAS Institute i odbyła się 7.11.2017 na SGH w Warszawie.
Drugą część spotkania należała do Adama Karwana. Adam był prelegentem na konferencji, o której opowiadał Marcin, zaprezentował nam prezentację z tego wydarzenia. Kolejnym tematem przez niego poruszonym była analiza danych w SASie – opisał filozofię działania tego systemu, dostępne opcje oraz przedstawił przykładową analizę danych wykonaną z użyciem SAS.
Prelegentem był Robert Różański który omówił artykuł, mówiący o użyciu przykładów mylących (ang. adversarial examples) w celu „oszukania” sieci neuronowej. Robert opisał zaproponowany przez autorów algorytm dla tworzenia takich przykładów mylących, oraz rezultaty przez nich uzyskane.
Po wystąpienu Roberta, głos zabrał Karol Draszawka, który odniósł się do prezentacji z ostatnich spotkań („Dobre praktyki w ML”) jak również w temacie prezentacji o przykładach mylących przedstawił nam pakiet Clever Hans. Jest to silnik służący do testowania nauczonych modeli na odporność przeciwko przykładom mylącym.
Kolejne spotkanie odbędzie się za dwa tygodnie, zapraszamy!
Na naszym spotkaniu w poniedziałek 6 listopada, Szymon Jessa kontynuował swoją prelekcję na temat dobrych praktyk w prowadzeniu i wykonaniu projektów Machine Learningowych.
Dziękujemy Szymonowi za wnikliwe przedstawienie problematyki projektów ML, przegląd literatury w tym zakresie, oraz jego komentarze i całą dyskusję.
Nasze spotkanie odbyło się 23 października 2017 roku.
Pierwszym prelegentem był Szymon Jessa, który kontynuował swoją prezentacją o dobrych praktykach w projektach uczenia maszynowego. Wystąpienie Szymona jak zwykle wywołało dyskusję i komentarze – dlatego też na następnym spotkaniu będziemy mogli posłuchać trzeciej części prezentacji Szymona.
Drugim prelegentem na spotkaniu był Sebastian Wróbel, który przedstawił swój startup a’Pear. Sebastian opisał w szczegółach swój pomysł na firmę oraz system, który stanowiłby platformę dla konsumentów, stylistów modowych i sklepów on-line.
Kolejne spotkanie grupy odbędzie się 6 listopada, serdecznie zapraszamy!
Spotkanie odbyło się 2 października 2017 na wydziale ETI Politechniki Gdańskiej.
Tematem spotkania było uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning). Prelegentem był Adam Wróbel. Adam omówił najważniejsze pojęcia związane z tą metodą uczenia. Zobaczylismy również jak uruchomić przykładowe projekty dla trenowania agentów w takich środowiskach jak Starcraft 2, Unity etc.
W drugiej części spotkania, mieliśmy również okazję zobaczyc prezentację mówiącą o reinforcement learning. Piotr Januszewski z koła naukowego Gradient opowiadał o Q-learning.
Następne spotkanie naszej grupy odbędzie się za 3 tygodnie – 23 października 2017, serdecznie zapraszamy!
Kolejne 28 spotkanie grupy odbyło się w poniedziałek 18 września 2017.
Prelegentem był Szymon Jessa, który przybliżył nam problematykę prowadzenia projektów z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego. Szymon poruszył kwestię typowych wyzwań, które stoją przed takimi projektami wraz z proponowanymi rozwiązaniami, wynikającymi z doświadczenia lub lektury literatury.
Następne spotkanie za dwa tygodnie – na nim posłuchamy drugiej części wystąpienia Szymona oraz dowiemy się paru nowych rzeczy o uczeniu ze wzmocnieniem (ang. reinforcment learning).
Spotkaliśmy się 21 sierpnia 2017 tradycyjnie na wydziale ETI PG.
Prelegentem na spotkaniu był Maciej Godek, który przedstawił wyniki i postępy w swojej pracy nad symulacjami robotów humanoidalnych. Został również wspomniany konkurs Learning to Run związany z tematyką spotkania.
Nasze jubileuszowe 25. spotkanie odbyło się 31 lipca 2017 r.
Tym razem spotkanie miało formę forum dyskusyjnego podczas którego poruszyliśmy nurtujące nas kwestie. Rozmawialiśmy o feature selection, o reprezentowaniu dźwięku/mowy dla zadań uczenia maszynowego, przyszłości Data Science i Machine Learning oraz tym co każdy praktyk ML umieć i znać powinien.
Pod koniec spotkania, wywiązała się również ciekawa dyskusja, na temat przyszłości i dalekiej przyszłości sztucznej inteligencji i ludzkiej ewolucji.
Kolejne spotkanie odbędzie się za trzy tygodnie – z powodu długiego weekendu sierpniowego. Zapraszamy!
W dniu 17 lipca, o 18.00 spotkaliśmy się podczas 24. spotkania MLGdańsk.
Prowadzącym te spotkanie i jednocześnie prelegentem był Adam Karwan, a tytuł jego prezentacji to Algorytmy geometrii rzutowej wraz z analizą wrażliwości w zadaniu odtwarzania obiektów 3D. Adam wprowadził nas w tematykę stereowizji, różniczkowania rozkładu SVD oraz przedstawił kilka przykładów rekonstrukcji 3D w zastosowaniach medycznych.
Warto podkreślić, że była to szczególna prezentacja, gdyż Adam bedzie wkrótce bronił doktorat o tym tytule, a prezentacja dla naszego grona była w pewien sposób próbną „obroną”.
Kolejne, 25 spotkanie MLGdańsk, już 31 lipca – serdecznie zapraszamy!