Zadanie 3.7 – Warsztaty nt. niestacjonarnych modeli rozpoznawania wzorców i kombinacji klasyfikatorów

Lider zadania: Michał Woźniak, michal.wozniak@pwr.wroc.pl
Czas trwania: 1 dzień
Przewidywana liczba uczestników: 25
Liczba wydarzeń: 1

Warsztaty te będą zorganizowane wspólnie z Międzynarodową Konferencją nt. hybrydowych systemów sztucznej inteligencji (HAIS). Postęp nauk komputerowych spowodował zgromadzenie przez wiele instytucji ogromnych zbiorów danych, analiza których jest przez człowieka niemożliwa. Obecnie proste metody analizy danych są niewystarczające dla skutecznego zarządzania przeciętnym przedsiębiorstwem, gdyż w celu podejmowania inteligentnych decyzji bardzo potrzebna jest ukryta w danych wiedza. Dużą wadą wspomnianych już metod jest to, że „zakładają” one niezmienność właściwości statystycznych odkrytego pojęcia (którego model predykują). W rzeczywistości można zaobserwować tzw. zmianę parametrów modelu (concept drift), dlatego opracowywanie metod eksploracji danych – w szczególności metod klasyfikacji dla strumieni danych – jest w chwili obecnej obiektem intensywnych badań. Z drugiej strony zwykle dysponujemu szeregiem klasyfikatorów dla każdego z zadań rozpoznawania wzorców, które wzajemnie się odróżniają. Dlatego opracowywanie klasyfikatorów złożonych zostało uznane za jeden z najbardziej obiecujących trendów w rozpoznawaniu wzorców, dzięki któremu mozliwe jest wykorzystanie unikalnej siły klasyfikatorów bazowych i dostosowanie do zmian modeli klasyfikacyjnych.

Warsztaty obejmują 3 sesje (każda licząca 5 prezentacji). Na początku każdej sesji będzie miała miejsce krótka prezentacja Centrum ENGINE. Autorom 15 najlepszych prac, którzy przestawią je podczas warsztatu i wezmą udział w dyskusji, Centrum ENGINE zwróci konferencyjną opłatę rejestracyjną. Udział w warsztacie jest bezpłatny dla wszystkich uczestników konferencji i dla kadry Centrum ENGINE.