22 maja na Wydziale Matematyki i Informatyki w Uniwersytecie Warmińsko-Mazurskim w Olsztynie odbyło się jednodniowe seminarium poświęcone teorii zbiorów przybliżonych i jej zastosowaniom w uczeniu maszynowym.

Wydarzenie zgromadziło badaczy z Polski i Indii, którzy przedstawią teoretyczne podstawy rozumowania opartego na przybliżeniach i praktyczne metody analizy oraz redukcji danych.

W programie znalazły się wykłady prof. Mohua Banerjee (IIT Kanpur) i prof. Mohammada Aquila Khana (IIT Indore), poświęcone związkom teorii zbiorów przybliżonych z logiką i modelami rozumowania. W drugiej części seminarium dr Krzysztof Ropiak (WMII UWM) oraz dr Sebastian Stawicki (Knowledge Grid) zaprezentują zastosowania metod granulacji wiedzy i algorytmów redukcji atrybutów w analizie danych.

Organizatorem wydarzenia byli prof. Soma Dutta oraz prof. Piotr Artiemjew.

Dziękujemy prelegentom oraz słuchaczom za udział!