Wybrane książki
- Jacek Tabor, Marek Śmieja, Łukasz Struski, Przemysław Spurek, Maciej Wołczyk, „Głębokie uczenie. Wprowadzenie”, Helion, 2022
Najważniejsze publikacje
- Maciej Wołczyk, Magdalena Proszewska, Łukasz Maziarka, Zięba Maciej, Patryk Wielopolski, Rafał Kurczab, Marek Śmieja, PluGeN: Multi-Label Conditional Generation From Pre-Trained Models, National Conference of the American Association for Artificial Intelligence [AAAI](MAIN) 36/8 (2022), 8647-8656
- Klaudia Bałazy, Igor Podolak, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Tomasz Trzciński, Maciej Wołczyk, Bartosz Wójcik, Zero Time Waste: Recycling Predictions in Early Exit Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems [NeurIPS](MAIN) 34 (2021), 1-13
- Marek Śmieja, Łukasz Struski, Mario A.T. Figueiredo, A Classification-Based Approach to Semi-Supervised Clustering with Pairwise Constraints, Neural Networks 127 (2020), 193-203
- Sylwester Klocek, Łukasz Maziarka, Jakub Nowak, Marek Śmieja, Jacek Tabor, Maciej Wołczyk, Hypernetwork Functional Image Representation, Artificial Neural Networks and Machine Learning – Icann 2019: Workshop and Special Sessions (2019), 496-510
- Marek Śmieja, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Bartosz Zieliński, Przemysław Spurek, Processing of missing data by neural networks, Advances in Neural Information Processing Systems 31 (2018), 2719-2729
Najnowsze publikacje
- Mateusz Pach, Przemysław Rola, Michał Znaleźniak, Patryk Kaszuba, Marcin Przewięźlikowski, Jacek Tabor, Marek Śmieja, Adaptive contrastive hierarchical clustering with nodes visualization, Artificial Intelligence Review 59/99 (2026),
- Patryk Marszałek, Kamil Książek, Furman Oleksii, Ulvi Movsum-zada, Przemysław Spurek, Marek Śmieja, HyConEx: Hypernetwork classifier with counterfactual explanations for tabular data, Neurocomputing 671 (2026), 132748
- Magdalena Proszewska, Michał Bujak, Rafał Kucharski, Jacek Tabor, Marek Śmieja, Optimising network efficiency in an epidemic scenario, Social Network Analysis and Mining 2/16 (2026),
- Furman Oleksii, Ulvi Movsum-zada, Patryk Marszałek, Maciej Zięba, Marek Śmieja, DiCoFlex: Model-agnostic diverse counterfactuals with flexible control, Advances in Neural Information Processing Systems [NeurIPS](MAIN), (2025),
- Patryk Marszałek, Tomasz Kuśmierczyk, Witold Wydmański, Jacek Tabor, Marek Śmieja, ZEUS: Zero-shot Embeddings for Unsupervised Separation of Tabular Data, Advances in Neural Information Processing Systems [NeurIPS](MAIN), (2025),
Zainteresowania
-uczenie głębokie
-uczenie z tabelarycznych i niepełnych danych
-modele generatywne
-uczenie pół-nadzorowane
-metody nienadzorowane
-cheminformatyka
Ważniejsze nagrody i wyróżnienia
- Stypendium Ministra Edukacji i Nauki dla wybitnych młodych naukowców, 2021, Ministerstwo Edukacji i Nauki
Marek Śmieja
stopień/tytuł doktor habilitowany stanowiskobadawczo-dydaktyczne, profesor uczelni
jednostka
- Katedra Uczenia Maszynowego
- Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej
- Group of Machine Learning Research (GMUM)
marek.smieja@uj.edu.pl
www