Materials from the weekly seminar of MI^2 DataLab group.
Join us at http://meet.google.com/rbo-kgmm-orb
We meet every Monday, 10:00 online or at MI2 DataLab (room 044, Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology).
Spotykamy się w poniedziałki, 10:00 online lub w MI2 Data Lab (sala 044 na MiNI PW).
- 2021-06-17 MI2 responsible AI talks - An artificial intelligence system for predicting the deterioration of COVID-19 patients in the emergency department - Farah Shamout & DeCoviD team at 1 p.m.
- 2021-06-14 Podsumowanie roku
- 2021-06-07 What Will You Tell Me About the Chart? - Recognition and Description Process - Karolina Seweryn, Katarzyna Lorenc
- 2021-05-31 Robustness in Computer Vision - Sebastian Cygert
- 2021-05-24 Protagonists’ Catcher in Novels - A Dataset and A Tool - Weronika Łajewska
- 2021-05-19 Cross-validation: what does it estimate and how well does it do it? - Alicja Gosiewska
- 2021-05-17 The deriving of a computational approach test for testing equality of several populations’ means in the presence of nuisance parameter - Mustafa Cauvus
- 2021-05-10 Monitor wariantów SARS-CoV-2 - Hubert Baniecki, Piotr Piątyszek, Hanna Zdulska
- 2021-04-26 Towards Explainable AutoML: xAutoML - Marius Lindauer
- 2021-04-19 MI2DataLab against Covid19
- 2021-04-12 Generative Adversarial Network in Medical Imaging - Weronika Hryniewska
- 2021-03-29 Marginal Attribution by Conditioning on Quantiles - Anna Kozak
- 2021-03-22 Beyond Fairness: Towards a Just, Equitable, and Accountable Computer Vision - Piotr Czarnecki
- 2021-03-15 Discussion on reviewing conference papers
- 2021-03-08 MIMIC III - Medical Information Mart for Intensive Care - Katarzyna Kobylińska
- 2021-03-01 Cleora - Barbara Rychalska
- 2021-02-22 Gonito & Information extraction challenges and their evaluation - Filip Graliński
- 2021-01-25 Seminarium organizacyjne
- 2021-01-18 Transfer Learning of pre-trained CNN representations - Michał Sokólski
- 2021-01-11 Adversarial attacks on Explainable AI methods - Hubert Baniecki, Wojciech Kretowicz
- 2020-12-21 Podsumowanie roku 2020
- 2020-12-14 Towards explainable meta-learning - Kasia Woźnica
- 2020-12-07 Responsible AI & H2O - Jean-Matthieu SCHERTZER
- 2020-11-30 XAI for image based COVID-19 detection - Weronika Hryniewska
- 2020-11-23 Looking to listen: Audio separation and localization with visual clues - Piotr Czarnecki
- 2020-11-16 Interpretable Machine Learning with application to Credit Scoring - Alicja Gosiewska
- 2020-11-09 XAI in medicine - Katarzyna Kobylińska
- 2020-11-02 Graph-based Recommendation Systems - Barbara Rychalska
- 2020-10-26 2020 NLP trends & UniCase - Rethinking Casing in Language Models - Tomasz Stanisławek
- 2020-10-19
- 2020-10-12
- 2020-10-05 Seminarium organizacyjne
- 2020-09-11 Semantyczne modelowanie danych doświadczalnych i jego zastosowanie w analizie wyników fenotypowania roślin - Hanna Ćwiek-Kupczyńska
- 2020-08-03 Review of chest imaging findings in COVID-19 - Weronika Hryniewska
- 2020-07-28 Introduction to fairness - basic concepts and implementation of fairmodels package - Jakub Wiśniewski
- 2020-06-08 XAI for modelling of covid-19 mortality for the Polish population - Przemysław Biecek
- 2020-06-01 Detecting and overcoming bias in data with explainable artificial intelligence - Agnieszka Mikołajczyk
- 2020-05-25 Graph Convolutional Networks - Piotr Czarnecki
- 2020-05-18
- 2020-05-11
- 2020-05-04
- 2020-04-27
- 2020-04-06 Visualizing and Measuring the Geometry of BERT - Dominika Basaj
- 2020-03-30 The Mythos of Model Interpretability - Kasia Woźnica, Anna Kozak
- 2020-03-23 AI Explainability 360 by IBM - Michał Kuźba
- 2020-03-09 NLP: Current trends in language modelling and transfer learning - Tomasz Stanisławek
- 2020-03-02 Lifting Interpretability-Performance Trade-off via Automated Feature Engineering (SAFE) - Alicja Gosiewska
- 2020-02-24 Wyjaśnienia sieci ARA - Weronika Hryniewska
- 2020-01-27
- 2020-01-20
- 2020-01-13 ARA: accurate, reliable and active histopathological image classification framework with Bayesian deep learning - Łukasz Rączkowski
- 2019-12-16 Podsumowanie roku
- 2019-12-09 How can we discover a biomarker for Chronic Fatigue Syndrome? - Nuno Sepúlveda
- 2019-12-02
- 2019-11-25 Neural Machine Translation: achievements, challenges and the way forward - Barbara Rychalska
- 2019-11-18 CONLL & EMNLP - Tomasz Stanisławek
- 2019-10-28 Inpainting - Weronika Hryniewska
- 2019-10-21 Analiza dźwięku - Piotr Czarnecki
- 2019-10-07
- 2019-09-30 Seminarium organizacyjne
- 2019-06-10 - Podsumowanie roku
- 2019-06-03 - Analiza danych marketingowych - Adrian Foltyn
- 2019-05-27 - Adversarial training on text datasets - Kamil Grabowski
- 2019-05-20 - Mini-hackaton dot. wizualizacji modeli
- 2019-05-13 - Mikrosegmentacja - Adam Dobrakowski
- 2019-05-06 - Przyczynowość - Mateusz Kobos
- 2019-04-29 - Optymalizacja bayesowska - Michał Burdukiewicz
- 2019-04-15 - Tunability: Importance of Hyperparameters of Machine Learning Algorithms - Alicja Gosiewska
- 2019-04-08 - Feast - Przemysław Biecek
- 2019-04-01 - Named Entity Recognition - is there a glass ceiling? - Tomasz Stanisławek
- 2019-03-25 - Artykuł na ACL - Dominika Basaj i Alicja Gosiewska.
- 2019-03-18 - ExplainPrediction & sales example - Mateusz Staniak
- 2019-03-11 - TFML - Michał Kuźba
- 2019-03-04 - Explaining Classifications for Individual Instances - Katarzyna Kobylińska
- 2019-02-25 - Bioinformatyka - Michał Burdukiewicz
- 2019-02-18 - Seminarium organizacyjne
- 2019-01-28 - Przegląd prac z konferencji FATML - Dominika Basaj
- 2019-01-21 - Wizualna eksploracja modeli - Agnieszka Ciepielewska
- 2019-01-14 - NA - Alicja Gosiewska
- 2019-01-07 - Propensity Weighting to Investigate Health Disparities and Assess Indirect Effects - Chris Drake, UC Davis
- 2018-12-10 - Przewidywanie właściwości sekwencji biologicznych w oparciu o analizę n-gramów - Michał Burdukiewicz
- 2018-12-03 - Wrażenia z Krakowa - Alicja Gosiewska, Mateusz Staniak
- 2018-11-26 - EMNLP Conference Highlights - Dominika Basaj
- 2018-11-19 - Atencja - Tomasz Stanisławek
- 2018-11-12 - Wolne (100-lecie dnia po odzyskaniu niepodległości)
- 2018-11-5, 2018-11-6 - Christoph Molnar (LMU), Alicja Gosiewska, Przemysław Biecek, Klasyfikacja tekstów z użyciem Transfer Learning i Active Learning - Michał Kuźba (seminarium robocze)
- 2018-10-29 - Mythos of Interpretability - Mateusz Staniak
- 2018-10-22 - The Family of Relief algorithms - Alicja Gosiewska
- 2018-10-15 - Concept drift & IML - Mateusz Staniak, Przemyslaw Biecek
- 2018-10-8 - Interpretability & Security in NLP models - Dominika Basaj