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





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 3, z ogólnej liczby 3 publikacji Autora


1
  • 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

2
3
  • 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: