|
|
Egyetemi Docens, PhD,
Matematika és Számítástudomány Tanszék, Széchenyi István Egyetem, Győr,
E-mail:  , Tel.: +36/96503400/3261, Szoba: B610.
Bemutatkozás
Informatikusi diplomámat (2004) és PhD fokozatomat (2010) a BME-n szereztem.
Szakmai érdeklődési területem a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia.
Válogatott publikációk
- G. Takács, D. Tikk, Alternating least squares for personalized ranking, received Honorable Mention at 6th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2012), Dublin, Ireland, 2012. [pdf] [erratum]
- G. Takács, Convex polyhedron learning and its applications, PhD thesis, Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics, Budapest, Hungary, 2010. [pdf]
- G. Takács, I. Pilászy, B. Németh, D. Tikk, Scalable collaborative filtering approaches for large recommender systems, Journal of Machine Learning Research (Special Topic on Mining and Learning with Graphs and Relations), 10: 623-656, 2009. [pdf]
- G. Takács, I. Pilászy, B. Németh, D. Tikk, Investigation of various matrix factorization methods for large recommender systems, Proc. of the 2nd KDD Workshop on Large Scale Recommender Systems and the Netflix Prize Competition, Las Vegas, Nevada, USA, 2008. [pdf]
Versenyeredmények
Tyson nevű programom megnyerte a 2. Magyar Számítógépes Go-moku Nyílt Bajnokságot (2005).
Csapatkapitánya voltam az Ensemble csapatnak, amely második helyen végzett a Netflix Prize versenyben (2009).
Harmadik díjat nyertem a GE Flight Questben (2013).
Projektek
- Polyp: Polipok osztályozása kolonoszkópiás képek alapján (2019-).
- Parmod: Párhuzamos CFD szimulációk nem strukturált hálókon (2010-2011).
- Gravity: Kollaboratív szűrésen alapuló filmajánló rendszer (2006-2009).
- Tyson: Tornagyőztes go-moku program (2003-2007).
- TgMammo: Számítógépes mellrákfelismerés röntgenfelvételek alapján (2003-2005).
- TgLetter: Kísérleti irányítószám-felismerő rendszer (2003).
- Recognizer: Kézzel írott számjegyek felismerése neurális hálózattal (2002).
|
