Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Bugaj, mgr inż.

doktorant

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
WIMiR-krm, Katedra Robotyki i Mechatroniki


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna


Identyfikatory Autora

ORCID: brak

ResearcherID: brak

Scopus: brak

PBN: 602e27159543c7410626ed65



Statystyka obejmuje publikacje afiliowane AGH od 2008 roku włącznie

typ publikacji
rocznikl. publ.książkifragm.referatyartykułypatentymapyred. czas.inne
ogółem413
2023312
202111
język publikacji
rocznikrazempolskojęzyczneanglojęzycznepozostałe języki
ogółem431
202333
202111
kraj wydania
rocznikrazempubl. krajowepubl. zagraniczne
ogółem431
202333
202111
Lista Filadelfijska
rocznikrazempubl. z LFpubl. pozostałe
ogółem44
202333
202111
punktacja MNiSW
rocznikrazempubl. z pkt. MNiSWpubl. pozostałe
ogółem413
202333
202111
publikacje recenzowane
rocznikrazempubl. recenzowanepubl. nierecenzowane
ogółem422
2023312
202111



1
  • Analiza porównawcza skuteczności architektur Deep Q-Learning oraz Double Q-Learning w środowisku z systemem nagród[A comparative analysis of the effectiveness of Deep Q-Learning architectures and Double Q-Learning in an environment with a reward system] / Krzysztof WRÓBEL, Michał BUGAJ, Katarzyna Szumielewicz // W: TYGIEL 2023 [Dokument elektroniczny] : „interdyscyplinarność kluczem do rozwoju” : XV interdyscyplinarna konferencja naukowa : 23-26 marca 2023 r., [Lublin] : abstrakty / red. Paulina Pomajda, Alicja Danielewska. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Lublin : Fundacja na rzecz promocji nauki i rozwoju TYGIEL, 2023. — e-ISBN: 978-83-67670-09-8. — S. 159-160. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://s.agh.edu.pl/MEDMv [2024-02-16]

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • Model explainability using SHAP values for LightGBM predictions / Michał BUGAJ, Krzysztof WRÓBEL, Joanna IWANIEC // W: MEMSTECH [Dokument eletroniczny] : 2021 IEEE XVII\textsuperscript{th} international conference on the Perspective Technologies and Methods in MEMS Design : Polyana, May 12-16, 2021 : proceedings = Perspektivnì tehnologìï ì metodi proektuvannâ MEMS (MEMSTECH) : materìali XVII-oï mìžnarodnoï naukovo-tehnìčnoï konferencìï : 12–16 travnâ, 2021, Polâna, Ukraïna. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2021. — (International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design ; ISSN 2573-5373). — e-ISBN: 978-1-6654-2410-3. — S. 102–106. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 106, Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047sa0038.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9468078

  • keywords: machine learning, explainability, SHAP values, LightGBM modelling, networks of MEMS sensors, real time big data processing

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MEMSTECH53091.2021.9468078

3
4
  • Przegląd wybranych metod wytłumaczalności modeli uczenia maszynowego oraz uczenia głębokiego / Michał BUGAJ, Krzysztof WRÓBEL, Katarzyna Szumielewicz // W: Rozwiązania technologiczne XXI wieku – skutki i perspektywy rozwoju [Dokument elektroniczny], t. 4 / red. Izabela Mołdoch-Mendoń, Kamil Maciąg. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Lublin : Wydawnictwo Naukowe TYGIEL sp. z o. o., 2023. — e-ISBN: 978-83-67881-09-8. — S. 75-84. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 83, Streszcz., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-09-15. — M. Bugaj, K. Wróbel - afiliacja: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. — tekst: https://bc.wydawnictwo-tygiel.pl/public/assets/942/Rozwi%C4%85zania%20technologiczne%20XXI%20wieku%20%E2%80%93%20skutki%20i%20perspektywy%20rozwoju.%20Tom%204..pdf

  • słowa kluczowe: uczenie maszynowe, uczenie głębokie, wytłumaczalność modeli, SHAP, LIME

    keywords: machine learning, deep learning, model interpretability, SHAP, LIME

    cyfrowy identyfikator dokumentu: