Przyrostowe uczenie się macierzy

2013/11/D/ST6/03050

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_4: Metody formalne, teoretyczne podstawy informatyki w tym informatyka teoretyczna

Panel

ST6 – Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca

Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki

woj. wielkopolskie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

dr Wojciech Kotłowski

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs

SONATA 6 – ogłoszony 2013-09-16

Przyznana kwota
326 100 PLN
Rozpoczęcie projektu
2014-07-29
Zakończenie projektu
2017-12-28
Planowany czas trwania projektu
41 miesięcy (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Zakupiona aparatura

  1. Komputer stacjonarny lub laptop. Za kwotę 5 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (2)

  1. Surrogate regret bounds for generalized classification performance metrics

    Autorzy:
    Wojciech Kotłowski, Krzysztof Dembczyński
    Czasopismo:
    Machine Learning (rok: 2017, tom: 106, strony: 549-572), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1007/s10994-016-5591-7 – link do publikacji
  2. Online PCA with Optimal Regret

    Autorzy:
    Nie Jiazhong, Wojciech Kotłowski, Manfred K. Warmuth
    Czasopismo:
    Journal of Machine Learning Research (rok: 2016, tom: 17 (173), strony: 17899), Wydawca: JMLR.org
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (6)

  1. On minimaxity of Follow the Leader strategy in the stochastic setting

    Autorzy:
    Wojciech Kotłowski
    Konferencja:
    The 27th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2016) (rok: 2016, strony: 261-275), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 19-21.10.2016
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji
  2. Consistency Analysis for Binary Classification Revisited

    Autorzy:
    Krzysztof Dembczyński, Wojciech Kotłowski, Oluwasanmi Koyejo, Nagarajan Natarajan
    Konferencja:
    The 34th International Conference on Machine Learning (ICML) (rok: 2017, strony: 961-969), Wydawca: PMLR.org
    Data:
    konferencja 6-11.08.2017
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji
  3. Consistency of Probabilistic Classifier Trees

    Autorzy:
    Krzysztof Dembczyński, Wojciech Kotłowski, Willem Waegeman, Róbert Busa-Fekete, Eyke Hüllermeier
    Konferencja:
    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases -- European Conference (ECML PKDD 2016) (rok: 2016, strony: 511-526), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 19-23.09.2016
    Status:
    Opublikowana
  4. Online Isotonic Regression

    Autorzy:
    Wojciech Kotłowski, Wouter M. Koolen, Alan Malek
    Konferencja:
    29th Annual Conference on Learning Theory (COLT 2016) (rok: 2016, strony: 1165–1189), Wydawca: JMLR.org
    Data:
    konferencja 23-26.06.2016
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji
  5. Minimax strategy for prediction with expert advice under stochastic assumptions

    Autorzy:
    Wojciech Kotlowski
    Konferencja:
    Learning Faster from Easy Data Workshop, Advances in Neural Information Processing Systems (rok: 2015, strony: --), Wydawca: Wojciech Kotlowski
    Data:
    konferencja 11.12.2015
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji
  6. Surrogate regret bounds for generalized classification performance metrics

    Autorzy:
    Wojciech Kotlowski, Krzysztof Dembczynski
    Konferencja:
    Asian Conference on Machine Learning (rok: 2015, strony: 301-316), Wydawca: Journal of Machine Learning Research Workshop and Conference Proceedings
    Data:
    konferencja 20-22.11.2015
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski