Wyszukiwarka
Wyniki wyszukiwania dla: UCZENIE MASZYNOWE
-
Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych
PublikacjaW pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...
-
L22_23 Uczenie maszynowe
Kursy Online -
L23_24 Uczenie maszynowe
Kursy Online -
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
WydarzeniaSpotkanie informacyjne dotyczące studiów II stopnia na specjalnościach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na wydziale ETI
-
Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)
Kursy OnlineCelem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawowymi zagadnieniami dotyczącymi współczesnych metod kwantowego uczenia maszynowego, w szczególności metod wykorzystujących algorytmy kwantowe do efektywnego przetwarzania i analizy danych. Studenci zdobędą wiedzę na temat teoretycznych podstaw kwantowego przetwarzania informacji, w tym superpozycji, splątania kwantowego oraz pomiarów kwantowych, a także nauczą się, jak te zjawiska...
-
Uczenie maszynowe (lato 2021/2022)
Kursy Online -
Uczenie maszynowe (lato 2020/2021)
Kursy Online -
UCZENIE MASZYNOWE I [2023/24]
Kursy Online -
Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi - 2023
Kursy Online -
2022/2023 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
Kursy Online -
[UczMasz 2024] Uczenie maszynowe w badaniach Ziemi
Kursy Online -
2023/2024 - Uczenie maszynowe o wysokiej wydajności
Kursy Online -
UCZENIE MASZYNOWE W PROCESACH DECYZYJNYCH AUTONOMICZNYCH POJAZDÓW ELEKTRYCZNYCH [Niestacjonarne][2022/23]
Kursy Online -
Podstawy uczenie maszynowego lato 2021/2022
Kursy Online -
Uczenie maszynowe w wersji meta-learning jako narzędzie ukierunkowania eksperymentalnego ulepszania właściwości sorpcyjnych cieczy jonowych
ProjektyProjekt realizowany w Katedra Chemii Fizycznej zgodnie z porozumieniem UMO-2023/49/N/ST5/01043
-
Ocena wpływu drgań komunikacyjnych na budynki za pomocą maszynowego uczenia
PublikacjaDrgania komunikacyjne mogą powodować spękania tynków, zarysowania a nawet zawalenie się budynku. Pomiary na rzeczywistych obiektach są pracochłonne i kosztowne, a nie zawsze uzasadnione. Celem jest utworzenie modelu, dzięki któremu można przewidzieć zagrożenie szkodliwego oddziaływania drgań komunikacyjnych na budynek. Po przeprowadzeniu własnych badań pomiarowych oraz analizie literatury utworzono model oparty na Maszynach Wektorów...
-
Karol Dziedziul dr hab.
Osoby -
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2023
Kursy Online3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych
Kursy Online3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych - 2024
Kursy Online3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Metody sztucznej inteligencji - 2023
Kursy OnlineWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Metody sztucznej inteligencji
Kursy OnlineWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Etyka w uczeniu maszynowym - 2024
Kursy OnlineWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Metody sztucznej inteligencji - 2024
Kursy OnlineWprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.
-
Odkrywanie wiedzy i systemy rekomendacyjne 2022/23
Kursy OnlinePrzedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot finansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).
-
Odkrywanie Wiedzy i Systemy Rekomendacyjne 2023/24
Kursy OnlinePrzedmiot dla specjalności Uczenie Maszynowe na drugim stopniu studiów stacjonarnych na kierunku Informatyka. Przedmiot został sfinansowany z projektu AI Tech (https://eti.pg.edu.pl/ai-tech).
-
Cykl wykładów o sztucznej inteligencji
WydarzeniaAI Bay i DIH4.AI zapraszają na seminarium z cyklem wykładów dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w naukach fizycznych, inżynierii materiałowej, nanotechnologii oraz informatyce kwantowej.
-
Adam Władziński
OsobyAdam Władziński, doktorant na Politechnice Gdańskiej, specjalizuje się w inżynierii biomedycznej, skupiając się na uczeniu maszynowym do przetwarzania obrazów z druku 3D układów pomiarowych i tkanek biologicznych, a także na komercyjnym zastosowaniu technologii blockchain. Posiadając wykształcenie z dziedziny elektroniki na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki (ETI), praca magisterska Adama Władzińskiego koncentrowała...
-
Duże zbiory danych w zdalnej diagnostyce medycznej z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia,
PublikacjaW ostatnim czasie obserwujemy tendencję globalnego starzenia się i znaczących zmian struktur demograficznych na całym świecie. Zgodnie z raportem przedstawionym przez Moody Investors Service, przewiduje się, iż do 2030 roku liczba znacząco-starzejących się krajów wzrośnie z 3 do 34. Światowy proces starzenia się społeczeństw doprowadził do wzrastających oczekiwań wobec starszych osób do pozostania niezależnymi. W związku z tym...
-
Zaawansowane przygotowanie danych w uczeniu maszynowym
Kursy OnlineKurs wyłączenie dla specjalności "Uczenie Maszynowe" oraz "Sztuczna Inteligencja" kierunku Informatyka na wydziale ETI, realizowanych w projekcie AI Tech. Przedmiotu nie można wybrać jako przedmiot obieralny ani w ramach indywidualnych planów studiów poza powyższymi specjalnościami.
-
Tomasz Majchrzak dr inż.
OsobyDr inż. Tomasz Majchrzak urodził się 29.01.1992 roku w Elblągu. W młodym wieku przejawiał zainteresowania z zakresu nauk społecznych i historii, stąd wykształcenie średnie uzyskał w I LO w Elblągu w klasie o profilu społeczno-prawnym. Jednak, rzucając sobie wyzwanie, zdecydował się wybrać studia na Wydziale Chemicznym Politechniki Gdańskiej, z którym związany jest do teraz. Swoją karierę naukową rozpoczął jeszcze na studiach inżynierskich...
-
Wynalazek a biznes
WydarzeniaJeśli interesujesz się wdrażaniem innowacji na rynek, zapraszamy na dyskusję podczas webinarium organizowanego przez Centra Transferu Technologii Uczelni Fahrenheita (FarU).
-
Jacek Rumiński prof. dr hab. inż.
OsobyWykształcenie i kariera zawodowa 2022 2016 2002 1995 1991-1995 Tytuł profesora Habilitacja Doktor nauk technicznych Magister inżynier Prezydent RP, dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina: inzyniera biomedyczna Politechnika Gdańska, Biocybernetyka i inżyniera biomedyczna, tematyka: „Metody wyodrębniania sygnałów i parametrów z różnomodalnych sekwencji obrazów dla potrzeb diagnostyki i wspomagania...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
OsobyDr hab. inż. Piotr Szczuko w 2002 roku ukończył studia na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej zdobywając tytuł magistra inżyniera. Tematem pracy dyplomowej było badanie zjawisk jednoczesnej percepcji obrazu cyfrowego i dźwięku dookólnego. W roku 2008 obronił rozprawę doktorską zatytułowaną "Zastosowanie reguł rozmytych w komputerowej animacji postaci", za którą otrzymał nagrodę Prezesa Rady...
-
Krzysztof Cwalina dr inż.
OsobyKrzysztof Kamil Cwalina w 2013 r. uzyskał tytuł inżyniera na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej; w 2014 r. uzyskał tytuł magistra inżyniera, a w 2017 r. otrzymał stopień doktora nauk technicznych w dyscyplinie: telekomunikacja, także na WETI PG. Aktualnie pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Systemów i Sieci Radiokomunikacyjnych Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki...
-
Ireneusz Czarnowski Prof.
OsobyIRENEUSZ CZARNOWSKI is a graduate of the Faculty of Electrical Engineering at Gdynia Maritime University. He gained a doctoral degree in the field of computer science at Poznan University of Technology and a postdoctoral degree in the field of computer science at Wroclaw University of Science and Technology. Since 1998 is associated with Gdynia Maritime University, currently is a professor of computer science in the Department...
-
Adam Brzeski dr inż.
Osoby -
Michał Czubenko dr inż.
OsobyMichał Czubenko jest wyróżniającym się absolwentem z 2009 roku Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej, specjalizującym się w dyscyplinie automatyka i robotyka. Obecnie pełni funkcję adiunkta w Katedrze Systemów Decyzyjnych i Robotyki tej samej uczelni. W 2012 roku odbył trzymiesięczny staż na Kingston University London, poszerzając swoje horyzonty w tej dziedzinie. Od obrony pracy magisterskiej...
-
Jan Cudzik dr inż. arch.
OsobyJan Cudzik (dr inż. arch.) jest adiunktem w Katedrze Architektury Miejskiej i Przestrzeni Nadwodnych na Wydziale Architektury Politechniki Gdańskiej oraz kierownikiem Laboratorium Technologii Cyfrowych i Materiałów Przyszłości. Obecnie prowadzi badania m.in. nad architekturą kinematyczną, technikami cyfrowymi w projektowaniu architektonicznym, fabrykacją cyfrową oraz formami sztucznej inteligencji w architekturze i sztuce. Jego...
-
Prognozowanie wpływu drgań komunikacyjnych na budynki mieszkalne za pomocą sztucznych sieci neuronowych i maszyn wektorów wspierających
PublikacjaDrgania komunikacyjne mogą stanowić duże obciążenie eksploatacyjne budynku, powodując zarysowania i spękania tynków, odpadanie wypraw, zarysowania konstrukcji, pękanie elementów konstrukcji lub nawet zawalenie się budynku. Pomiary drgań na rzeczywistych konstrukcjach są pracochłonne i kosztowne, a co ważne nie w każdym przypadku są one uzasadnione. Celem pracy jest analiza autorskiego algorytmu, dzięki któremu z dużym prawdopodobieństwem...
-
Playback detection using machine learning with spectrogram features approach
PublikacjaThis paper presents 2D image processing approach to playback detection in automatic speaker verification (ASV) systems using spectrograms as speech signal representation. Three feature extraction and classification methods: histograms of oriented gradients (HOG) with support vector machines (SVM), HAAR wavelets with AdaBoost classifier and deep convolutional neural networks (CNN) were compared on different data partitions in respect...
-
Learning and memory processes in autonomous agents using an intelligent system of decision-making
PublikacjaThis paper analyzes functions and structures of the memory that is an indispensable part of an Intelligent System of Decision-making (ISD), developed as a universal engine for autonomous robotics. A simplified way of processing and coding information in human cognitive processes is modelled and adopted for the use in autonomous systems. Based on such a knowledge structure, an artificial model of reality representation and a model...
-
Zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej...
-
Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer
PublikacjaW pracy zaprezentowano architekturę systemu służącego do tworzenia algorytmów wykorzystujących metodę AdaBoost i służących do wykrywania obiektów (np. twarzy) na obrazach. System został podzielony na wyspecjalizowane moduły w celu umożliwienia łatwej rozbudowy i efektywnego zrównoleglenia implementacji przeznaczonej dla superkomputera. Na przykład, system może być rozszerzony o nowe cechy i algorytmy ich ekstrakcji bez konieczności...
-
Learning and memory processes in autonomous agents using an intelligent system of decision-making
PublikacjaThis paper analyzes functions and structures of the memory that is an indispensable part of an Intelligent System of Decision-making (ISD), developed as a universal engine for autonomous robotics. A simplified way of processing and coding information in human cognitive processes is modelled and adopted for the use in autonomous systems. Based on such a knowledge structure, an artificial model of reality representation and a model...
-
Kernel PCA in Application to Leakage Detection in Drinking Water Distribution System
PublikacjaMonitoring plays an important role in advanced control of complex dynamic systems. Precise information about system's behaviour, including faults detection, enables efficient control. Proposed method- Kernel Principal Component Analysis (KPCA), a representative of machine learning, skilfully takes full advantage of the well known PCA method and extends its application to nonlinear case. The paper explains the general idea of KPCA...
-
Data-driven models for fault detection using kernel pca:a water distribution system case study
PublikacjaKernel Principal Component Analysis (KPCA), an example of machine learning, can be considered a non-linear extension of the PCA method. While various applications of KPCA are known, this paper explores the possibility to use it for building a data-driven model of a non-linear system-the water distribution system of the Chojnice town (Poland). This model is utilised for fault detection with the emphasis on water leakage detection....
-
Text Documents Classification with Support Vector Machines
Publikacja -
Evaluation of Facial Pulse Signals Using Deep Neural Net Models
PublikacjaThe reliable measurement of the pulse rate using remote photoplethysmography (PPG) is very important for many medical applications. In this paper we present how deep neural networks (DNNs) models can be used in the problem of PPG signal classification and pulse rate estimation. In particular, we show that the DNN-based classification results correspond to parameters describing the PPG signals (e.g. peak energy in the frequency...
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do syntezy mowy wyrażającej emocje
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opratych na mowie i możliwości ich wykprzystania w syntezie mowy z emocjami stosując do tego celu sieci neuronowe. Wskazano również przydatnośc parametrów typowo stosowanych do rozpoznawania mowy w detekcji emocji w śpiewie i rozróżnianiu tych emocji w obu przypadkach. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy...
-
SYSTEMY BEZDOTYKOWEJ OCENY PARAMETRÓW ŻYCIOWYCH
PublikacjaW rozdziale przedstawiono metody ekstrakcji sygnałów biomedycznych i parametrów medycznych z wideo twarzy. W szczególności omówiono metody pozyskiwania pulsu w wideo uzyskiwanego w zakresie widzialnym oraz parametrów oddychania z zapisów sekwencji obrazów termograficznych.
-
Sztuczna inteligencja - oksymoron czy oczywistość?
PublikacjaW artykule przedstawiono historię powstania i rozwoju sztucznej inteligencji, jej główne obszary badawcze i perspektywy. Szczególną uwagę poświęcono uczeniu maszynowemu jako głównemu obszarowi badań naukowych. Sformułowano i skomentowano hipotezy dotyczące perspektyw sztucznej inteligencji.
-
Rozpoznawanie statycznych i dynamicznych gestów dłoni z zastosowaniem adaptacyjnego czujnika optycznego
PublikacjaBezdotykowe interfejsy urządzeń stacjonarnych oraz urządzeń mobilnych są ważne zwłaszcza w ochronie zdrowia (np. przeciwdziałanie roznoszeniu bakterii i wirusów, wsparcie chirurga w trakcie przeprowadzania operacji itp.). W ramach rozprawy doktorskiej zaprojektowano i wykonano oszczędny energetycznie czujnik gestów o budowie liniowej, złożony z fotodiod i diod LED, wraz z dedykowanym mu...
-
Rola i techniki eksploracji w uczeniu przez wzmacnianie
PublikacjaW rozdziale podjęto rozważania na temat roli eksploracji w uczeniu się agentów sztucznej inteligencji przez wzmacnianie. Prezentuje przegląd współczesnych technik eksploracji i rozróżnia dwie główne rodziny technik: eksplorację nieukierunkowaną i eksplorację ukierunkowaną. Praca ta powinna pomóc zrozumieć dylemat pomiędzy eksploatacją wiedzy a eksploracją środowiska, któremu poddany jest agent w każdym kroku interakcji ze środowiskiem....
-
IFE: NN-aided Instantaneous Pitch Estimation
PublikacjaPitch estimation is still an open issue in contemporary signal processing research. Nowadays, growing momentum of machine learning techniques application in the data-driven society allows for tackling this problem from a new perspective. This work leverages such an opportunity to propose a refined Instantaneous Frequency and power based pitch Estimator method called IFE. It incorporates deep neural network based pitch estimation...
-
AUTOMATYCZNE GENEROWANIE KOLEJNOŚCI LIST UTWORÓW MUZYCZNYCH
PublikacjaW niniejszym rozdziale przedstawiono przygotowanie algorytmu do automa-tycznego układania kolejności utworów muzycznych i zgrywającego je do postaci jednego, długiego miksu. Dzięki algorytmowi dobierane są utwory na podstawie analizy podobieństwa fragmentów końcowych i początkowych utworów. Podo-bieństwo to jest obliczane za pomocą odległości euklidesowej między wektorami parametrów wyznaczonymi przez autoenkoder oraz na podstawie...
-
Odwzorowanie właściwości energetycznych silników spalinowych pojazdów użytkowych z wykorzystaniem pomiarów trakcyjnych
PublikacjaPrzedmiotem rozprawy jest odwzorowanie właściwości energetycznych sinika spalinowego z wykorzystaniem danych pomiarowych, uzyskanych podczas bieżącej eksploatacji pojazdu użytkowego. W pierwszej części pracy omówione zostały podstawy działania pojazdów użytkowych oraz występowanie stanów statycznych i dynamicznych podczas rzeczywistej eksploatacji silnika. Następnie omówiono metody odwzorowania charakterystyk silnika spalinowego....
-
Metoda neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w przydźwiękowych i naddźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych
PublikacjaNiniejsza rozprawa doktorska została poświęcona opracowaniu metody neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w okołodźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych. Obiektem badań naukowych przedstawionych w kolejnych rozdziałach są dwa ostatnie stopnie części niskoprężnej turbozespołu 18K370 z wylotem ND-37. Pierwszym etapem badań była budowa numerycznego modelu przepływu pary mokrej przez analizowany układ łopatkowy....
-
Klasyfikacja emocji w muzyce filmowej z wykorzystaniem uczenia głębokiego
PublikacjaPraca przedstawia zagadnienia związane z klasyfikacją emocji w muzyce filmowej. W artykule zaproponowano model emocji zawierający dziewięć stanów emocjonalnych, do których przypisany jest kolor zgodnie z teorią koloru w filmie. Kolejne kroki eksperymentu obejmowały wybór muzyki filmowej do testów (baza Epidemic Sound), przygotowanie założeń ankiety oraz modelu emocji wykorzystywanych w testach odsłuchowych, a także konstrukcję...
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublikacjaSieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...
-
Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.
PublikacjaOptymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.
-
Analiza możliwości automatycznego rozpoznawania zachowań zwierząt doświadczalnych
PublikacjaAutomatyzacja analizy zachowań zwierząt laboratoryjnych umożliwia szybką i obiektywną ocenę obserwacji. Rozwiązania w istniejących systemach skupiają się na detekcji prostych aspektów zachowań, która jest możliwa dzięki pomiarowi parametrów motorycznych zwierząt, ich punktów charakterystycznych czy kształtu ciała. Jednym z istotnych problemów w dziedzinie rozpoznania zachowań są zachowania złożone, dla których trudno jest zdefiniować...
-
System wieloagentowy wspomagający projektowanie wybranych układów sterowania okrętowych podsystemów elektroenergetycznych
PublikacjaW rozprawie doktorskiej zaproponowano system wieloagentowy do wspomagania projektowana okrętowych podsystemów elektroenergetycznych. Utworzony system składa się z agentów interfejsu, agenta nadrzędnego, agentów symulacyjnych agentów decyzyjnych, które poprzez realizację wewnętrznych algorytmów oraz wzajemną komunikację rozwiązują wybrane zadania projektowe w zakresie doboru odpowiedniej struktury i elementów składowych podsystemów...
-
Analiza zależności muzyczno-graficznej okładek albumów z użyciem algorytmów uczących się
PublikacjaCelem rozprawy jest analiza zależności muzyczno-graficznej okładek albumów z użyciem algorytmów uczących się. Brane są pod uwagę parametry badanych gatunków muzycznych, zależności pomiędzy gatunkami muzycznymi a typami osobowości, jak również cechy okładek albumów muzycznych i ich korelacje z gatunkami muzycznymi. Opracowana metodologia jest wykorzystana w celu sprawdzenia możliwości automatycznej klasyfikacji gatunku muzycznego...
-
Elementy uczenia maszynowego na zajęciach matematyki
PublikacjaW artykule omówiono związki między matematyką kursową a wybranymi zagadnieniami związanymi z uczeniem maszynowym. Pokazano w jaki sposób proste operacje na macierzach pomagają serwisom VOD w rekomendacji tytułów filmowych zgodnych z zainteresowaniami użytkowników na podstawie ich wcześniejszych wyborów. Zaprezentowano również uproszczoną wersję algorytmu regresji wielorakiej stosowaną do wyceny nieruchomości oraz wspomniano...
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublikacjaKlasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...
-
Agnieszka Mikołajczyk-Bareła dr inż.
Osoby -
Leszek Chomacki Dr inż.
Osoby -
Szymon Zdybel
Osoby -
Adam Wawrzyński
Osoby -
Adrian Kastrau mgr inż.
Osoby