TOP

Uniwersytet Śląski
Logo UŚ
Instytut Informatyki

Powrót

Agnieszka agnieszka.nowak@us.edu.pl

Dr Agnieszka Nowak-Brzezińska

Adiunkt

data mining

Pokój nr: 204

+48 32 368 97 57

http://zsi.ii.us.edu.pl/~nowak/

agnieszka.nowak@us.edu.pl

Wykształcenie i kwalifikacje

okres czasustopień naukowy/wydarzenie

marzec 2009

doktor w dziedzinie nauk technicznych, dyscyplina: Informatyka


czerwiec 2002


magister informatyki, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski
czerwiec 2000licencjat z informatyki,  Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski

Dodatkowe informacje

Moja praca naukowa (ale i poniekąd dydaktyczna) krąży wokół tematów takich jak: eksploracja danych, sztuczna inteligencja, systemy wyszukiwania informacji, systemy eksertowe czy systemy wspomagania decyzji.

W ramach swojej pracy doktorskiej zajmowałam się optymalizacją metod reprezentacji reguł w dziedzinowych bazach wiedzy oraz optymalizacją procesów wnioskowania w systemach wspomagania decyzji, które zazwyczaj bazują na wiedzy zapisanej właśnie w takich zbiorach danych (z regułami). Użyłam analizy skupień jako metody tworzenia hierarchicznej struktury reguł, co pozwoliło zoptymalizować system ekspertowy a konkretnie algorytmy wnioskowania będące sercem takiego systemu. To mechanizm wnioskowania decyduje o tym jak wiele użytecznej wiedzy i jak szybko, jesteśmy w stanie wydobyć z danego systemu wspomagania decyzji. Gdy baza wiedzy ma strukturę grup reguł, w procesie wnioskowania wystarczy przeszukiwać reprezentantów grup i wybierać grupy relewantne względem poszukiwanych informacji zamiast (jak to miało miejsce w klasycznej formie bazy wiedzy z listą reguł w żaden sposób nieuporządkowaną) przeglądać całą bazę, reguła po regule. To tylko bardzo skrótowo opisana idea rozprawy doktorskiej. Po więcej szczegółów odsyłam do listy publikacji.

Obecnie, moje zainteresowania naukowe skupiają się wokół algorytmów wykrywania odchyleń. Wszystkie moje prace w tym zakresie dotyczą wykrywania danych oraz wiedzy ukrytej w tych danych. Głównymi zagadnieniami nad których chętnie się pochylam są: systemy ekspertowe, systemy z bazami wiedzy, analiza skupień, klasyfikacja, statystyczne metody analizy danych oraz metody i systemy wyszukiwania informacji.

Konsultacje dla studentów

  • poniedziałek 11.15-12.00

  • wtorek 11.00-12.00

Inne witryny internetowe

http://zsi.tech.us.edu.pl/~anowak/

Lista publikacji

Tytuł Data Autorzy z zakładu
Podstawy Systemów Wyszukiwania Informacji - Analiza metod 2014-06
Wybrane zagadnienia analizy danych 2013-11
The incompleteness factor method as a modification of a knowledge base browsing 2014-07
Exploratory clustering and visualization 2014-09
Wydobywanie wiedzy z danych złożonych 2014-05
Wykrywanie danych nietypowych - nowe podejście. 2014-05
New inference algorithms based on rules partition 2014-09
Wpływ pH i pCO2 krwi pępowinowej uzyskiwanej okołoporodowo na wybrane parametry komórek macierzystych 2014-09
Complex Decision Systems and Conflicts Analysis Problem 2013-07
WYKRYWANIE REGUŁ NIETYPOWYCH – METODY OPARTE NA ANALIZIE SKUPIEŃ 2013-05
etoda współczynników niepełności wiedzy w systemach wspomagania decyzji 2013-05
Metody reprezentacji danych złożonych 2013-05
Multidimensional clustering data visualization using k-medoids algorithm. 2013-10
Eksploracja regułowych baz wiedzy 2013-12
naliza hierarchicznych i niehierarchicznych algorytmów grupowania dla dokumentów tekstowych 2013-12
WYKRYWANIE REGUŁ NIETYPOWYCH – METODY OPARTE NA ANALIZIE SKUPIEŃ 2013-05
Metoda współczynnika niepełności wiedzy w systemach z wiedzą niepełną 2013-12

Moduły (Przedmioty akademickie)

    Brak modułów.

Statystyki pracownika

-

-

© Uniwersytet Śląski. Stworzone przez Krzysztofa Sikorę, jako praca inżynierska.