Email: michal.wozniak@pwr.edu.pl

Jednostka: Wydział Informatyki i Telekomunikacji » Katedra Systemów i Sieci Komputerowych

ul. Z. Janiszewskiego 11/17, Wrocław
bud. C-3, pok. 16                       
tel. 71 320 2992

Konsultacje

• poniedziałek 15-17 - proszę o wcześniejszą informację za pośrednictwem poczty elektronicznej

---

Zainteresowania naukowe

• Uczenie maszyn; klasyfikacja obiektów; uczenie indukcyjne; eksploracja strumienie danych; klasyfikacja strumieni danych; dryft modelu; uczenie na podstawie rozproszonych i szybkozmiennych danych zespołu klasyfikatorów; klasyfikacja danych niezbalansowanych; klasyfikacja z uwzględnieniem kontekstu; telemedycyna i systemy wspomagania decyzji medycznych.

---

Najważniejsze publikacje z ostatnich lat

• Weronika Węgier, Michał M. Koziarski, Michał Woźniak, Optimized hybrid imbalanced data sampling for decision tree training. Proceedings of the 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, July 15-19, 2023, Lisbon, Portugal, pp. 339-342.
• Jędrzej Kozal, Michał Woźniak, Increasing depth of neural networks for life-long learning, Information Fusion, Volume 98, October 2023, 101829
• Michał Woźniak, Paweł Zyblewski, Paweł Ksieniewicz, Active Weighted Aging Ensemble for Drifted Data Stream Classification arxiv version, Information Sciences, Volume 630, June 2023, Pages 286-304.
• Michał Panek, Adam Pomykała, Ireneusz Jabłoński, Michał Woźniak, 5G/5G+ network management employing AI-based continuous deployment, Applied Soft Computing, 109984, 2023.
• Paweł Ksieniewicz, Paweł Zyblewski, Weronika Borek-Marciniec, Rafał Kozik, Michał Choraś, Michał Woźniak, Alphabet Flatting as a variant of n-gram feature extraction method in ensemble classification of fake news, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 120, April 2023, 105882.
• Joanna Grzyb, Michał Woźniak, SVM ensemble training for imbalanced data classification using multi-objective optimization techniques, Applied Intelligence
• Sebastián Basterrech, Michał Woźniak, Tracking changes using Kullback-Leibler divergence for the continual learning, 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Prague, Czech Republic, 2022, pp. 3279-3285. arxiv
• Jakub Klikowski, Michał Woźniak, Deterministic Sampling Classifier with weighted Bagging for drifted imbalanced data stream classification, Applied Soft Computing, 2022.
• Jędrzej Kozal, Filip Guzy, Michał Woźniak, Employing chunk size adaptation to overcome concept drift, Journal of Universal Computer Science, 28(3): 249-268, 2022.
• Weronika Węgier, Michał Koziarski, Michał Woźniak, Multicriteria classifier ensemble learning for imbalanced data, IEEE ACCESS, vol. 10, pp. 16807-16818, 2022.
• Amgad M. Mohammed, Enrique Onieva, Michał Woźniak, Gonzalo Martinez-Munoz, An Analysis of Heuristic Metrics For Classifier Ensemble Pruning Based on Ordered Aggregation, Pattern Recognition, Volume 124, 108493, 2022.
• Amgad M. Mohammed, Enrique Onieva, Michał Woźniak, Selective Ensemble of Classifiers Trained on Selective Samples, Neurocomputing, vol.482, pp. 197-211, 2022.

Publikacje w bazie DONA

---

Wybrane publikacje
1	Artykuł 2023 Jędrzej Z Kozal, Michał Woźniak, Increasing depth of neural networks for life-long learning. Information Fusion. 2023, vol. 98, art. 101829, s. 1-10. ISSN: 1566-2535; 1872-6305 Zasoby:DOIURLSFX
2	Artykuł 2023 Michał Woźniak, Paweł Zyblewski, Paweł Ksieniewicz, Active weighted aging ensemble for drifted data stream classification. Information Sciences. 2023, vol. 630, s. 286-304. ISSN: 0020-0255; 1872-6291 Zasoby:DOIURLSFX
3	Referat konferencyjny 2023 Marcin Jasiński, Michał Woźniak, Employing convolutional neural networks for continual learning. W: Artificial Intelligence and Soft Computing : 21th International Conference, ICAISC 2022, Zakopane, June 19-23, 2022 : proceedings. Pt. 1 / eds. Leszek Rutkowski [i in.]. Cham : Springer, cop. 2023. s. 288-297. ISBN: 978-3-031-23491-0; 978-3-031-23492-7 Zasoby:DOIURLSFX
4	Artykuł 2023 Paweł Ksieniewicz, Paweł Zyblewski, Weronika Borek-Marciniec, Rafał Kozik, Michał Choraś, Michał Woźniak, Alphabet Flatting as a variant of n-gram feature extraction method in ensemble classification of fake news. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023, vol. 120, art. 105882, s. 1-11. ISSN: 0952-1976; 1873-6769 Zasoby:DOIURLSFX
5	Artykuł 2023 Michał Panek, Adam Pomykała, Ireneusz Jabłoński, Michał Woźniak, 5G/5G+ network management employing AI-based continuous deployment. Applied Soft Computing. 2023, vol. 134, art. 109984, s. 1-13. ISSN: 1568-4946; 1872-9681 Zasoby:DOIURLSFX
6	Referat konferencyjny 2022 Szymon Wojciechowski, Germán González-Almagro, Salvador García, Michał Woźniak, Adapting k-means algorithm for pair-wise constrained clustering of imbalanced data streams. W: Hybrid Artificial Intelligent Systems : 17th International Conference, HAIS 2022 Salamanca, Spain, September 5–7, 2022 : proceedings / eds. Pablo García Bringas [i in.]. Cham : Springer, cop. 2022. s. 153-163. ISBN: 978-3-031-15470-6; 978-3-031-15471-3 Zasoby:DOIURLSFX
7	Artykuł 2022 Joanna A Grzyb, Michał Woźniak, SVM ensemble training for imbalanced data classification using multi-objective optimization techniques. Applied Intelligence. 2022, s. 1-18. ISSN: 0924-669X; 1573-7497 Zasoby:DOIURL
8	Referat konferencyjny 2022 Jędrzej Z Kozal, Michał Leś, Paweł Zyblewski, Paweł Ksieniewicz, Michał Woźniak, Feature integration strategies for multilingual fake news classification. W: 2022 IEEE International Conference on Big Data, Dec 17 - Dec 20, 2022, Osaka, Japan : proceedings / eds. Shusaku Tsumoto [i in.]. Danvers, MA : IEEE, cop. 2022. s. 5049-5058. ISBN: 978-1-6654-8046-8; 978-1-6654-8045-1 Zasoby:DOIURL
9	Referat konferencyjny 2022 Sebastián Basterrech, Michał Woźniak, Tracking changes using Kullback-Leibler divergence for the continual learning. W: 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) October 9-12, 2022, Prague, Czech Republic : proceedings. Danvers, MA : IEEE, cop. 2022. s. 3279-3285. ISBN: 978-1-6654-5259-5; 978-1-6654-5258-8 Zasoby:DOIURL
10	Redakcja mat. konferencyjnych 2022 Nuno Moniz, Paula Branco, Luís Torgo, Nathalie Japkowicz, Michał Woźniak, Shuo Wang, Fourth International Workshop on Learning with Imbalanced Domains : Theory and Applications, 23 September 2022, ECML-PKDD, Grenoble, France. [Cambridge]: [JMLR], cop. 2022. 198 s. (Proceedings of Machine Learning Research, ISSN 2640-3498; vol. 183) Zasoby:URL

Wszystkie publikacje pracownika