Bez kategorii
We are pleased to announce that Adam Wojechowski’s poster entitled “Adversarial OverSampling for imbalanced image data classification” won 2nd place in the competition for the best poster during MLinPL Virtual Meeting 2020 conference!
Bez kategorii
Three weeks ago, we finished the second edition of GHOST Day: Applied Machine Learning Conference and it’s time for a little summary. Probably the largest Polish AI published by the OPI National Research Institute in Warsaw, entitled the article about our conference “World-class AI in Poznań” and we think that this is a very accurate description of the conference program we constructed. The list of speakers from all around the world (USA, UK, France, Australia, Switzerland) from top R&D institutions such as Facebook AI, DeepMind, IBM Research, Google or New York University resulted in high satisfaction of the participants. The NPS satisfaction index of conference was 70 (a value above 50 should be considered as “excellent”). In addition, 100% of surveyed participants want to visit us again at a potential future edition next year. The organization of the conference was rated at 4.95 on a 5-point scale, and there were no major technical problems during the conference.
The conference was granted the honorary patronage of the Ministry of Economic Development, the Mayor of Poznań and the Polish Association of Artificial Intelligence. In addition, 13 ML organizations from all over Poland agreed to be a partner of the event, which allowed to reach the assumed number of participants, and the last tickets were distributed through selective registration. Ultimately, 389 participants attended the conference.
Apart from the organization, GHOST memebers also presented at the conference their incredible projects! Zuzanna Trafas gave a presentation on the methods of explainable artificial intelligence, which is one of the priorities of AI development according to EU. An extremely interesting presentation was given by Max Adamski on the use of Bayesian methods in the analysis of energy data, and Piotr Wyrwiński presented machine learning methods for detecting malware. The student session was very popular – over 100 people watched the presentations! Moreover, Adam Wojciechowski presented a poster about a new method of imbalanced image classification. Congratulations to all of you!
Bez kategorii
W tym semestrze KN GHOST działa w następujących grupach:
1. Machine Learning Seminar
Grupa na każdym spotkaniu omawia jedną pracę naukową z wybranego zakres, np. typy augmentacji lub nowe techniki optymalizacyjne. Co spotkanie omawiana jest nowa tematyka, a każdy uczestnik prezentuje inną technikę/podejście w danym zagadnieniu. Dzięki temu mamy nadzieję, że szybko powinno iść przerabianie materiału oraz poznanie różnorodnych obszarów uczenia maszynowego.
2. Sekcja “rozwalaczy konkursów”
Grupa będzie brała udział w aktualnych konkursach Data Science i analizowała konkursowe rozwiązania.
3.Grupa GHOSTRacer
Kontynuacja trwającego już od kilku miesięcy projektu – budowa miniatury “self-driving car”.
4. GHOST Day
Grupa organizująca nową edycję konferencji GHOST Day: AMLC
5. Foundations of Machine Learning Seminar
Czym rożni się Statystyka od Uczenia Maszynowego? Czy konieczne jest poświęcanie jakości predykcyjnej, aby uzyskać interpretowalnoś`ć modelu? Dlaczego głębokie sieci neuronowe się uczą i jakie znajdujemy wyjaśnienia tego (jednak zastanawiającego) fenomenu? Jaka jest esencja algorytmów uczenia maszynowego? Jak budować zaufanie do AI wśród społeczeństwa? Uczestnicy seminarium, poprzez przygotowanie prezentacji z artykułów naukowych i innych różnych źródeł spróbują znaleźć odpowiedzi na wyżej wymienione pytania.
6. Grupa tutorialowa
Kontynuacja grupy “Intro to ML” – skupiona na analizowaniu rzeczywistych danych, szukaniu rozwiązań i poznawaniu nowych technik.
7. (być może) Krótki kurs z uczenia przyrostowego
Kilku tygodniowy kurs dotyczący uczenia się z masywnych danych strumieniowych.
Bez kategorii
Za nami GHOST Day: AMLC – jak to określamy już nie tylko my sami, ale też i inne źródła – jedno z największych wydarzeń dot. uczenia maszynowego w Polsce. Był to niesamowity sukces naszego Koła Naukowego na wszystkich płaszczyznach, również tej naukowej – nasze koło nie tylko wystawiło 3 wysokiej jakości prelekcje w sesji studenckiej, ale także 3 plakaty prezentujące wyniki naszych prac badawczo-rozwojowych, które z powodzeniem konkurowały z plakatami doktorantów z wiodących ośrodków naukowych czy osób z firm.
Duże gratulacje dla wszystkich GHOSTowych prelegentów: dla Maxa Adamskiego, Damiana Horny i Jakuba Tomczaka – po każdej prelekcji były pytania od publiczności oraz zainteresowanie słuchaczy, podchodzących również po wystąpieniach by porozmawiać z prelegentami w cztery oczy. Wielkie gratulacje należą się również Kamilowi Plucińskiemu, Sławkowi Piorońskiemu oraz Mateuszowi Slyszowi którzy przygotowali znakomite plakaty – przez całą sesję plakatową był niemały tłumek żywo zainteresowanych osób przy każdym z ich plakatów!
Bardzo dziękujemy również sponsorom tego wydarzenia: przede wszystkim naszemu sponsorowi platynowemu, firmie Pearson IOKI która wsparła nasze wydarzenie już na wczesnym etapie realizacji, dzięki czemu mieliśmy znakomity start. Podziękowania ślemy także naszym sponsorom złotym: Wydziałowi Informatyki oraz Grupie OLX. Dziękujemy również firmie F-Secure oraz Antmicro, naszym sponsorom srebrnym 🙂
Bez kategorii
W tym semestrze GHOST będzie działał w pięciu grupach – jeśli chcesz dołączyć to ostatni dzwonek!
Bez kategorii
Wczoraj odbył się Dzień Organizacji Studenckich i Kół Naukowych w Centrum Wykładowym Politechniki Poznańskiej. Także KN GHOST miało tam swoje stoisko na którym prezentowaliśmy działanie systemu wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym opartym na głębokiej sieci neuronowej YOLO.
Bez kategorii
This semester GHOST will work in five groups – if you want to join us, it’s a last chance!
Bez kategorii
Yesterday the Day of Student Organizations took place at the Lecture Center of Poznan University of Technology. GHOST also had a stand! We were presenting how works a real-time object detection system based on the YOLO neural network. Basing on the number of new applications to our group – it was a great success 😉
