Udział w projektach badawczych

  • Tytuł: Metody symulacji i analizy sieci logistycznych operatorów pocztowych, nr: POIR.04.01.04-00-0054/17, od: 2019-09-01, do: 2022-08-31, budżet: 9 278 002.65 PLN, rola: Wsparcie formalno-administracyjne, konsorcjum: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Politechnika Warszawska, Poczta Polska S.A.
  • Tytuł: Britenet Med. – Opracowanie systemu wspierającego monitorowanie przebiegu i wczesną detekcję nawrotów zaburzeń afektywnych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji, nr: POIR.01.01.01-00-0342/20, od: 2020-11-01, do: 2023-06-30, budżet: 5 219 520.70 PLN, rola: specjalista ds. uczenia maszynowego.
  • Tytuł: PGNIG – Długoterminowy model zapotrzebowania na gaz wysokometanowy sieciowy, klient: Polskie Górnictwo Naftowe i Gazownictwo S.A., od: 2021-09-01, do: 2022-02-28, budżet: 581 000.00 PLN, rola: kierownik projektu.
  • Tytuł: Lezio.com i cyfrowy komponent wspierający rozwój osobisty, dopasowujący oferty szkoleń i kursów na platformie Lezio.com za pomocą machine learning oraz technologii z zakresu AI, nr: BRidge Alfa Xplorer Fund, od: 2022-03-01, do: 2023-02-28, budżet: 1 100 000.00 PLN, rola: kierownik prac B+R.
  • Tytuł: BIOmesh – inteligentna platforma monitorowania ryzyka pleśni przechowalniczej w produktach spożywczych, wykorzystująca potencjał nowych technologii, jak Internet Rzeczy (IoT) oraz Sztuczną Inteligencję (AI), nr: POPW.01.01.02-18-0095/20, od: 2021-11-01, do: 2023-02-28, budżet: 1 231 979.00 PLN, rola: ekspert do spraw ML/AI.
  • Tytuł: CAST – Constructive Approach to Smart Technologies, projekt finansowany ze środków Global Partnership for AI (GPAI), w umowie między GPAI a SGH, od: 2023-07-01, do: 2024-10-31, budżet: 250 000 PLN, rola: kierownik projektu.
  • Od 2019 r. pomogłem Polskim firmom w pozyskaniu projektów badawczych o łącznym dofinansowaniu na poziomie ponad 58 mln PLN.


Redakcje monografii naukowych

  • Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Megan Dewar, Bogumił Kamiński, Daniel Kaszyński, Łukasz Kraiński, Paweł Prałat, François Théberge, Małgorzata Wrzosek: Modelling and Mining Networks, Springer Cham, Lecture Notes in Computer Science, 2024


Rozdziały w monografiach

  • Daniel Kaszyński, Małgorzata Wrzosek, Kamil Cerazy: Model performance evaluation and model monitoring, w: Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Daniel Kaszyński, Kinga Siuta, Bogumił Kamiński: Sensitivity of machine learning methods to data issues, w: Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Małgorzata Wrzosek, Daniel Kaszyński, Karol Przanowski, Sebastian Zając: Selected machine learning methods used for credit scoring, w: Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Karol Przanowski, Sebastian Zając, Daniel Kaszyński, Łukasz Opiński: Variable selection methods, w: Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Daniel Kaszyński: Background of the credit scoring, w: Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Tomasz Szapiro: Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning, SGH Publishing House, 2020
  • Daniel Kaszyński, Kinga Siuta: Synthesis of supporters’ and antagonists arguments on the Sapir-Whorf hypothesis, w: Bogumił Kamiński, Tomasz Kuszewski, Michał Jakubczyk: Zagadnienia Wspomagania i Analizy Decyzji, SGH Publishing House, 2021
  • Carmine Spagnuolo, Maria Angela Pellegrino, Alessia Antelmi, Daniel Kaszyński: Case Studies, w: Przemysław Szufel, Michał Jakubczyk, Bogumił Kamiński: Modeling Decision Trees with SilverDecisions, SGH Publishing House, 2022


Artykuły w czasopismach recenzowanych

  • Daniel Kaszyński, Bogumił Kamiński, Bartosz Pankratz: Assessment of the size of VaR backtests for small samples, Statistical Reviews, 2020, 67 (2), 114-151
  • Kinga Siuta, Daniel Kaszyński: The principal-agent problem in supply chain management – the simulation based framework Control and Cybernetics, 2021, 50 (1), 195-221
  • Dorota Podedworna-Tarnowska, Daniel Kaszyński: Stock returns and liquidity after listing switch on the Warsaw Stock Exchange, Economics and Business Review, 2022, Vol. 8 (22), No. 4, 111-135


Raporty i opracowania


Ciekawostki