26. spotkanie MLGdańsk – symulacje robotów humanoidalnych
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!
25. spotkanie MLGdańsk – grupowe forum dyskusyjne
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!
24. spotkanie MLGdańsk – geometria rzutowa i rekonstrukcja 3D
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 MLGdańsk – co rozumieją maszyny? / SOM dla MNIST
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!
Meetup – Wprowadzenie do Machine Learning – podsumowanie
Dziękujemy wszystkim zainteresowanym, którzy przybyli na spotkanie we wtorek 20 czerwca 2017 do gdańskiego Hackerspace’a.
Mamy nadzieję, że spotkamy się jeszcze nie raz, w tej lub w innej formule 🙂
W międzyczasie, zapraszamy do zapoznania się z prezentacjami, które pokazywaliśmy we wtorek.
- Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego – Robert Różański
- Im dalej w las tym więcej drzew! – Marcin Zadroga
- Systemy dialogowe odrobinę pikantnie – Szymon Jessa
- Reprezentacja wektorowa tekstu i wizualizacja z użyciem t-SNE – Adam Wróbel
- Kręcenie w czterech wymiarach dla początkujących – Krzysztof Czarnowski
- SOM for MNIST – Piotr Chlebek
Dzięki jeszcze raz za meetup!
Wydarzenie to było naszym 22 spotkaniem w gronie MLGdańsk, kolejne – 23 spotkanie – odbędzie się 3 lipca na PG.
Meetup – Wprowadzenie do Machine Learning
Zapraszamy na mrożące krew w żyłach historie ze świata uczenia maszynowego, opowiadane przez wieszczy z MLGdansk w kameralnym Hackerspace!
Zaplanowane opowieści – często z życia wzięte – są przygotowane dla osób bez wcześniejszych doświadczeń z tzw. sztuczną inteligencją.
Wydarzenie podzielone jest na kilka krótkich części, będących wprowadzeniem do różnych zagadnień:
1) Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego (opowie Robert)
2) Im dalej w las tym więcej drzew! (opowie Marcin)
3) Systemy dialogowe odrobinę pikantnie (opowie Szymon)
4) Reprezentacja wektorowa tekstu i wizualizacja z użyciem t-SNE (opowie Adam)
5) Kręcenie w czterech wymiarach dla początkujących (opowie Krzysztof).
A jeśli szczęście nam dopisze, dotrze do nas również tajemniczy Piotr ze swoją straszną historią…
Więcej informacji na naszym meetupie lub na meetupie Hackerspace’u. Informację o wydarzeniu znajdziecie też na FB.
Zapraszamy, do zobaczenia!
21. spotkanie MLGdańsk – Modelowanie Bayesowskie
Spotkanie odbyło się 5.06.2017 r. na Politechnice Gdańskiej.
Prelegentem był Łukasz Czekaj, który opowiedział o Modelach Bayesowskich w JAGS ( http://mcmc-jags.
Prezentacja ze spotkania: MLGdańsk21 – Modele Bayesowskie
20. spotkanie MLGdańsk – SVM
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!
19. spotkanie MLGdańsk – drzewa decyzyjne i lasy losowe
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!
18. spotkanie MLGdańsk – programowanie logiczne w Scheme / analiza danych EKG
Kolejne spotkanie grupy MLGdańsk odbyło się 24 kwietnia 2017.
Pierwszym prelegentem był Maciej Godek. Przedstawił on koncepcje i zasady programowania logicznego w języku Scheme (dialekt Lispa). Podzielił się z nami swoim doświadczeniem zdobytym w trakcie programowania metod genetycznych i prostych sieci neuronowych w Scheme. Dodatkowo, Maciej przedstawił środowisko programowania wirtualnych robotów.
Drugim prelegentem był Kuba Domaszewicz. Podzielił on się z nami swoim doświadczeniem w zakresie analizy sygnałów EKG. Metody opisywane przez Kubę są wykorzystywane przez aidlab (health tracking wearable assistant).
Kolejne spotkanie już 8.05.2017 – zapraszamy!
17. spotkanie MLGdańsk – algorytm Google AlphaGo / rozpoznawanie obrazów w domenie security
Nasze 17. spotkanie odbyło się 3 kwietnia 2017 roku.
Tym razem wysłuchaliśmy dwóch prelegentów. Pierwszą – świetną – prezentację przedstawił nam Karol Draszawka, który z niezwykłą starannością i zapałem udzielającym się publiczności omówił zawiłości algorytmu AlphaGo. Dzięki Karolowi zagłębiliśmy się we wzory i strukturę pięciu sieci neuronowych stworzonych przez Google w celu pokonania mistrzów Go. Prezentacja była omówieniem artykułu „Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”.
Drugim prelegentem był Piotr Orzechowski z firmy Trineo z Gdyni, który przybliżył nam problematykę zastosowania algorytmów rozpoznawania obrazów w domenie szeroko pojętego „security”.
Następne spotkanie, już za trzy tygodnie – 24.04.2017. Serdecznie zapraszamy!
16. spotkanie MLGdańsk – abdukcyjne programowanie logiczne / Answer Set Programming
16. spotkanie grupy odbyło się 20 marca 2017 na Politechnice Gdańskiej.
Tym razem prelegentem był Robert Różański. Opowiedział nam o swojej pracy doktorskiej pod tytułem „Automatyzacja badań nad metabolizmem przy użyciu abdukcyjnego programowania logicznego”, którą zrealizował na University of Manchaster. Mieliśmy okazję usłyszeć o założeniach pracy, zaprojektowanym systemie i wynikach.
Robert wykorzystał podejście abdukcyjnego programowania logicznego, które zrealizował za pomocą Answer Set Programming. Ten paradygmat programowania jest szczególnie użyteczny w problemach przeszukiwania. Na spotkaniu zapoznaliśmy się z podstawami rozumowania i programowania w zgodzie z tą metodą oraz narzędziami gringo i clasp.
Następne spotkanie odbędzie się 3 kwietnia, jednym z tematów będzie omówienie algorytmu Google’a dla Alpha Go. Serdecznie zapraszamy!
15. spotkanie MLGdańsk – Dataiku Data Science Studio
Nasze 15. spotkanie odbyło się 6 marca.
Tematem spotkania była prezentacja Dataiku Data Science Studio. Jest to narzędzie pozwalające na proste i przyjazne użytkownikowi projektowanie analiz danych włącznie z czyszczeniem danych oraz trenowaniem modeli prognostycznych. Narzędzie ma dostępne „out-of-the-box” najpopularniejsze algorytmy takie jak drzewa losowe, regresję logistyczną itd. Prelegentem był Marcin Zadroga. Oprócz opisu samego narzędzia Marcin przedstawił w jaki sposób użyć w nim python’a oraz jak Dataiku DSS integruje się z platformą Microsoft Azure.
Następne spotkanie już 20 marca, serdecznie zapraszamy!
14. spotkanie MLGdańsk – transfer learning
Nasze 14. spotkanie odbyło się 20 lutego.
Na spotkaniu dokończyliśmy warsztaty z transfer learning. Dzięki prelegentowi, którym był Adam Brzeski, poznaliśmy techniki w jaki sposób „douczyć” już wytrenowany model sieci dla naszych zastosować. Korzystając z modelu sieci inception, nauczyliśmy ją rozpoznawać wnętrza budynków.
Następne spotkanie już 6 marca, serdecznie zapraszamy!