Rozwój metod uczenia maszynowego z zastosowaniem do przewidywania aktywności związków chemicznych

2014/13/N/ST6/01832

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_13: Bioinformatyka, bioobliczenia, obliczenia DNA i molekularne

Panel

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

Jednostka realizująca

Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Informatyki

woj. małopolskie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

dr Marek Andrzej Śmieja

Liczba wykonawców projektu: 3

Konkurs

PRELUDIUM 7 – ogłoszony 2014-03-17

Przyznana kwota
71 500 PLN
Rozpoczęcie projektu
2015-02-25
Zakończenie projektu
2016-12-24
Planowany czas trwania projektu
22 miesiące (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (5)

  1. Average Information Content Maximization - a new approach for fingerprint hybridization and reduction

    Autorzy:
    Marek Śmieja, Dawid Warszycki
    Czasopismo:
    Plos one (rok: 2016, tom: 46327, strony: e0146666), Wydawca: Public Library of Science
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1371/journal.pone.0146666 – link do publikacji
  2. Entropy approximation in lossy source coding problem

    Autorzy:
    Marek Śmieja, Jacek Tabor
    Czasopismo:
    Entropy (rok: 2015, tom: 17/5, strony: 3400-3418), Wydawca: Molecular Diversity Preservation International (MDPI)
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.3390/e17053400 – link do publikacji
  3. R package CEC

    Autorzy:
    Przemysław Spurek, Konrad Kamieniecki, Jacek Tabor, Krzysztof Misztal, Marek Śmieja
    Czasopismo:
    Neurocomputing (rok: 2017, tom: 237, strony: 410-413), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.neucom.2016.08.118 – link do publikacji
  4. Constrained clustering with a complex cluster structure

    Autorzy:
    Marek Śmieja, Magdalena Wiercioch
    Czasopismo:
    Advances in Data Analysis and Classification (rok: 2017, tom: 46329, strony: 493-518), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1007/s11634-016-0254-x – link do publikacji
  5. Mixture of metrics optimization for machine learning problems

    Autorzy:
    Magdalena Wiercioch, Marek Śmieja
    Czasopismo:
    Schedae Informaticae (rok: 2015, tom: 24, strony: 133-142), Wydawca: Uniwersytet Jagielloński
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.4467/20838476SI.15.008.3030 – link do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (3)

  1. Fast entropy clustering of sparse high dimensional binary data

    Autorzy:
    Marek Śmieja, Szymon Nakoneczny, Jacek Tabor
    Konferencja:
    IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2016) (rok: 2016, strony: 2397 - 2404), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 24-29 lipca 2016
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    link do publikacji
  2. Probability Index of Metric Correspondence as a measure of visualization reliability

    Autorzy:
    Magdalena Wiercioch, Marek Śmieja, Jacek Tabor
    Konferencja:
    Workshop on Mchine Learning and Life Science under ECML PKDD 2015 (rok: 2015, strony: 12), Wydawca: -
    Data:
    konferencja 7-11.09.2015
    Status:
    Opublikowana
  3. Natural language processing methods in biological activity prediction

    Autorzy:
    Szymon Nakoneczny, Marek Śmieja
    Konferencja:
    ECML PKDD workshop on Machine Learning and Life Science (MLLS 2016) (rok: 2016, strony: 12), Wydawca: KSSK Wroclaw University of Technology
    Data:
    konferencja 23 września 2016
    Status:
    Opublikowana

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski