mgr inż.

Szymon Wojciechowski

Konsultacje:

Zgodnie z harmonogramem (USOS), w pokoju P2.4 (C-16). Proszę o zgłaszanie się na konsultacje (przez e-mail) nie później niż do godziny 17 dnia poprzedzającego.

Zainteresowania badawcze:

machine learning imbalanced data multi-objective optimization

Zaangażowany w projektach:

swarog moo

Profile naukowe

Google Scholar ResearchGate ORCID

O pracowniku

Urodził się we Wrocławiu. W latach 2014-2019 studiował na Wydziale Elektroniki Politechniki Wrocławskiej, kierunek informatyka. W styczniu 2018 roku uzyskał tytuł inżyniera, specjalność systemy informatyki w medycynie. W lipcu 2019 roku, uzyskał tytuł magistra inżyniera, specjalność advanced informatics and control. Od dnia 1 października 2019 roku jest zatrudniony na stanowisku asystenta w Katedrze Systemów i Sieci Komputerowych.

We wrześniu 2021 roku odbył dwumiesięczny staż w Universidad de Granada w Hiszpanii prowadząc badania nad wykorzystaniem algorytmu k-means w zadaniu pół-nadzorowanej klasteryzacji strumieni danych.

Zainteresowania badawcze:
- Metody wstępnego przetwarzania danych w zadaniu klasyfikacji danych niezbalansowanych.
- Wykorzystanie optymalizacji wielokryterialnej w algorytmach wstępnego przetwarzania danych.

Dydaktyka

Materiały Dydaktyczne

Wybrane publikacje

Wszystkie publikacje

Hybrid Regression Model for Link Dimensioning in Spectrally-Spatially Flexible Optical Networks

Wojciechowski, Szymon and Goscien, Roza and Ksieniewicz, Pawel and Walkowiak, Krzysztof

IEEE Access, 2022

Adapting K-Means Algorithm for Pair-Wise Constrained Clustering of Imbalanced Data Streams

Wojciechowski, Szymon and González-Almagro, Germán and García, Salvador and Woźniak, Michał

Hybrid Artificial Intelligent Systems, 2022
W ramach projektu IDSTREAM

Multi-objective Evolutionary Undersampling Algorithm for Imbalanced Data Classification

Wojciechowski, Szymon

Lecture Notes in Computer Science, 2021
W ramach projektu MOO

Employing Decision Templates to Imbalanced Data Classification

Wojciechowski, Szymon and Woźniak, Michał

Hybrid Artificial Intelligent Systems, 2020
W ramach projektu IDSTREAM