Plausible visual counterfactual explanations in latent space with normalizing flows
ŁD Lenkiewicz, M Musiałek, O Furman, MM Zięba
ICCS 2026 325–332
Doktorant
Oleksii Furman jest doktorantem Politechniki Wrocławskiej, gdzie prowadzi badania w obszarze uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Specjalizuje się w modelach generatywnych oraz wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI). Opracowuje metody zwiększające przejrzystość i interpretowalność złożonych modeli uczenia maszynowego, ze szczególnym uwzględnieniem wyjaśnień kontrfaktycznych. Jego celem jest ułatwienie zrozumienia działania systemów AI i budowanie zaufania do ich decyzji. Jest autorem publikacji prezentowanych na czołowych międzynarodowych konferencjach, takich jak NeurIPS, IJCAI i ECML.
ŁD Lenkiewicz, M Musiałek, O Furman, MM Zięba
ICCS 2026 325–332
P Marszałek, K Książek, O Furman, U Movsum-zada, P Spurek, M Śmieja
Neurocomputing 671, 1–11
O Furman, PE Wielopolski, ŁD Lenkiewicz, J Stefanowski, MM Zięba
IJCAI 2026
O Furman, ŁD Lenkiewicz, J Stefanowski, PE Wielopolski, MM Zięba
Data Mining and Knowledge Discovery 40, 1–48
MR Kostrzewa, O Furman, R Furman, SK Tomczak, MM Zięba
NeurIPS 2025
O Furman, U Movsum-zada, P Marszałek, MM Zięba, M Śmieja
NeurIPS 2025
JA Moska, O Furman, K Kozaczko, S Leszkiewicz, J Polczyk, PŁ Gramacki, P Szymański
33rd ACM SIGSPATIAL 670–681
PE Wielopolski, O Furman, J Stefanowski, MM Zięba
13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024) 954–961 · Cytowane przez 2
PE Wielopolski, O Furman, MM Zięba
Entropy 26(7), 1–16 · Cytowane przez 2