Sukces członków Koła Naukowego Robotyki UWM

robot
Młodzi naukowcy: mgr inż. Aleksandra Weiss oraz mgr inż. Marcin Młyński, absolwenci kierunku data science w praktyce na Wydziale Matematyki i Informatyki UWM otrzymali wyróżnienie pt. „Young researcher distinction at Professor Zdzisław Pawlak Best Paper Awards”.

Odebrali je na międzynarodowej konferencji FedCSIS (Conference On Computer Science And Intelligence Systems), która odbyła się we wrześniu tego roku w Sofii, w Bułgarii.

Wyróżnienie otrzymali za nowy parametr oceny jakości metod klasyfikacji danych, które są stosowane w systemach sztucznej inteligencji. w kontrze do popularnych w świecie AI parametrów AUC of ROC i PR.

Pracowali nad nim pod kierunkiem dr. hab. Piotra Artiemjewa, prof. UWM z Katedry Metod Matematycznych Informatyki na Wydziale Matematyki i Informatyki UWM (na zdjęciu).

- Wyniki ich badań pokazały, że BAC jako łatwo interpretowalny parametr, który pokazuje przekrojową odporność klasyfikatorów na niezbalansowanie danych uczących, jest równorzędny z wymienionymi parametrami. Parametry są stosowane w systemach sztucznej inteligencji do oceny poziomu możliwości uczenia się wybranych metod podejmowania decyzji, w tym w systemach robotyki inteligentnej. Wyróżnienie jest cenne tym bardziej, że praca została wybrana spośród przyjętych na konferencję 20 proc. prac jako full paper w tracku Advanced Artificial Intelligence in Applications - wyjaśnia dr hab. Piotr Artiemjew, prof. UWM.

Temat projektu narodził się z tematów prac magisterskich świeżo upieczonych absolwentów kierunku data science w praktyce. Oboje zajmowali się bowiem podobnymi kwestiami. Byli także członkami Koła Naukowego Robotyki UWM, gdzie podjęli współpracę z prof. Piotrem Artiemjewem.

Mgr inż. Aleksandra Weiss oraz mgr inż. Marcin Młyński są absolwentami kierunku data science w praktyce na Wydziale Matematyki i Informatyki UWM. Sukces zachęcił ich do kontynuowania kariery naukowej i uzyskania stopnia doktora.
- Oczywiście jestem zainteresowany karierą naukową i chcemy także kontynuować prace nad naszym projektem, który jak na razie znajduje się w fazie prototypu. Wiem, że mogę zrobić doktorat niejako dzięki pracy badawczej – to jest taki doktorat z wolnej stopy. I taką drogę próbuję teraz obrać. Bardzo się cieszę z tego wyróżnienia. Co prawda jeszcze nie dociera do mnie jego waga, ale sygnały, które dostaję świadczą o tym, że zrobiło to wrażenie – mówi mgr inż. Marcin Młyński.

- Ja również bardzo się cieszę z tego sukcesu. Niewątpliwie zachęciło nas to i zmotywowało do dalszej kariery naukowej. Ocena jakości modeli jest według mnie bardzo istotna, ponieważ z danymi, które są w jakiś sposób sklasyfikowane spotykamy się na co dzień, np. rozpatrując, czy ktoś jest zdrowy czy chory albo czy ktoś dostanie kredyt czy nie. To są proste przykłady danych sklasyfikowanych. Ale jeśli chcemy sklasyfikować nowe przypadki, to wtedy posługuje się modelami i stosuje się techniki uczenia maszynowego. I wtedy ocena wydajności takiego modelu jest bardzo ważna, bo mówi nam o tym, czy to, co stworzyliśmy działa – wyjaśnia mgr inż. Aleksandra Weiss.

 

Marta Wiśniewska, Fot. Pixabay

w kategorii