Znak Politechniki Warszawskiej

Nasze laureatki konkursu na pracę z uczenia maszynowego lub analizy danych

Eliza Kaczorek z Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych oraz Aleksandra Osowska-Kurczab z Wydziału Elektrycznego zajęły drugie miejsca w ogólnopolskim konkursie na najlepszą pracę magisterską dotyczącą uczenia maszynowego lub analizy danych. Wyróżnienie otrzymała Monika Wysoczańska z Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych.

Konkurs ma promować innowacyjne rozwiązania w obszarze analizy danych i uczenia maszynowego.

Prace można było zgłaszać w dwóch kategoriach: Metody i algorytmy oraz Zastosowania.

W kategorii Metody i algorytmy drugie miejsce zajęła praca Elizy Kaczorek pt. „Wykrywanie interakcji miedzy genami przy uzyciu metod teorii informacji”. Jej promotorem był dr Paweł Teisseyre.

Również drugie miejsce, tyle że w kategorii Zastosowania przyznano Aleksandrze Osowskiej-Kurczab i jej pracy pt. „Róznicowanie typów nowotworów nerek na podstawie analizy obrazów tomograficznych”. Została ona przygotowana pod kierunkiem prof. dr. hab. inż. Tomasza Markiewicza.

W kategorii Zastosowania wyróżniono Monikę Wysoczańską. Pracę pt. „Multimodal dance video classification” zrealizowała pod opieką dr. inż. Tomasza Trzcińskiego.

W tym roku do konkursu zgłoszono 63 prace obronione w latach 2018–2019 na 20 polskich uczelniach (27 w kategorii Metody i algorytmy i 36 w kategorii Zastosowania). Najwięcej – po 12 prac – wpłynęło z Politechniki Warszawskiej i Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.

Ogólnopolski konkurs na najlepszą pracę magisterską dotyczącą uczenia maszynowego lub analizy danych odbył się po raz drugi. Został zorganizowany przez Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.   

Więcej informacji o wszystkich nagrodzonych pracach na stronie konkursu