Mieliśmy ostatnio okazję wysłuchać dwóch prelekcji, których autorem był Arkadiusz Kwasigroch.

Tematem spotkania, które odbyło się 6 lutego 2020, było Uczenie typu self-supervised w przetwarzaniu obrazów.

Arek przedstawił idee stojące za konceptami self-supervised learning m.in. różne typy zadań pomocniczych (ang. pretext task). Omówione zostały wybrane artykuły traktujące na ten temat.

Prezentacja ze spotkania 80 jest dostępna tutaj!

Na spotkaniu, 9 marca 2020, zobaczyliśmy prezentację Od rozkładu Gaussa do autoenkoderów wariacyjnych.

Była to prelekcja, mówiąca o probabilistycznym podejściu do uczenia maszynowego. Arek przedstawił w jaki sposób można interpretować funkcje celu i metryki dla takich algorytmów jak regresja liniowa i logistyczna, PCA, PPCA, autoenkodery oraz autoenkodery wariacyjne.

Prezentacja ze spotkania 82 jest dostępna tutaj!

Prezentacje ze spotkań MLGdańsk można znaleźć również na GitHubie: https://github.com/mlgdansk/meetings