Spotkanie odbyło się 13 listopada 2017 r.

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.

Do zobaczenia za dwa tygodnie!

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.

Prezentacja Adama: MLGdańsk29 – Deep Reinforcemenent Learning – Environments Tour

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).

Serdecznie zapraszamy!

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.

Zapraszamy zainteresowanych na nasze 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!

23. spotkanie odbyło się tradycyjnie na Wydziale ETI PG dnia 3 lipca 2017 roku.

Mieliśmy okazję wysłuchać dwóch prelekcji. Pierwszym prezentującym był Adam Wróbel, który mówił o algorytmach NLP/NLU. Adam opisał podejście do budowania modeli sieci neuronowych, które odpowiadają na pytania w języku naturalnym. Dotknął też zagadnień związanych z filozoficznymi aspektami – czym jest zrozumienie języka? – przytaczając argument chińskiego pokoju

Prezentacja Adama: MLGdańsk23 – Machine comprehension with neural nets – chinese rooms

Kolejnym prelegentem był Piotr Chlebek, który przedstawił postępy w swojej pracy nad sieciami SOM (ang. self-organizing maps) do zadania rozpoznawania pisma odręcznego (na podstawie zbioru danych MNIST).

Prezentacja Piotra: MLGdańsk23 – Self Organizing Maps for MNIST handwritten digits classification

Kolejne spotkanie grupy MLGdańsk odbędzie się 17 lipca 2017. Zapraszamy!

Spotkanie odbyło się 5.06.2017 r. na Politechnice Gdańskiej.

Prelegentem był Łukasz Czekaj, który opowiedział o  Modelach Bayesowskich w JAGS ( http://mcmc-jags.sourceforge.net/ ). W sowim wykładzie Łukasz wytłumaczył podstawy teoretyczne modelowania bayesowskiego, najbardziej użyteczne algorytmy i narzędzia. Zaprezentował też kilka praktycznych problemów rozwiązywanych za pomocą modelowania bayesowskiego (np. wykrywanie halo ciemnej materii 🙂 ).

Prezentacja ze spotkania: MLGdańsk21 – Modele Bayesowskie

Nasze już 20. spotkanie odbyło się 22.05.2017 r. na Politechnice Gdańskiej.

Tematem spotkania były Maszyny Wektorów Nośnych czyli SVM. Prelegentem był Krzysztof Czarnowski, który w świetnym wykładzie przedstawił matematykę i idee stojące za rodziną tych algorytmów. Prelekcji towarzyszyła żywa dyskusja i wymiana doświadczeń związanych z użyciem SVM.

Prezentacja ze spotkania: MLGdansk20 -Support Vector Machines and Kernels

Kolejne spotkanie odbędzie się 5.06, serdecznie zapraszamy!

Spotkanie 19. odbyło się 8 maja 2017 r, tradycyjnie na Wydziale ETI PG.

Tematem spotkania były drzewa decyzyjne i lasy losowe. Prezentację przedstawił Marcin Zadroga. Opowiedział on o koncepcjach i intuicjach lężacych u podstaw tych popularnych algorytmów. Poruszone zostały również komplementarne zagadnienia takie jak bagging i boosting.

Następne spotkanie grupy MLGdańsk odbędzie się 22 maja 2017. Serdecznie zapraszamy entuzjastów i praktyków uczenia maszynowego!