Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "data mining" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-12 z 12
Tytuł:
Data mining
Autorzy:
Morzy, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/703139.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
data mining
data analysis
evolution of information technology
association analysis
classification
clustering
Web mining
Opis:
Recent advances in data capture, data transmission and data storage technologies have resulted in a growing gap between more powerful database systems and users' ability to understand and effectively analyze the information collected. Many companies and organizations gather gigabytes or terabytes of business transactions, scientific data, web logs, satellite pictures, textreports, which are simply too large and too complex to support a decision making process. Traditional database and data warehouse querying models are not sufficient to extract trends, similarities and correlations hidden in very large databases. The value of the existing databases and data warehouses can be significantly enhanced with help of data mining. Data mining is a new research area which aims at nontrivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information from large databases and data warehouses. Data mining, also referred to as database mining or knowledge discovery in databases, can help answer business questions that were too time consuming to resolve with traditional data processing techniques. The process of mining the data can be perceived as a new way of querying – with questions such  as ”which clients are likely to respond to our next promotional mailing, and why?”. The aim of this paper is to present an overall picture of the data mining field as well as presents briefly few data mining methods. Finally, we summarize the concepts presented in the paper and discuss some problems related with data mining technology.
Źródło:
Nauka; 2007, 3
1231-8515
Pojawia się w:
Nauka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości zastosowania data mining w sektorze opieki zdrowotnej
Autorzy:
Sala, Karolina
Selwon, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2148180.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Studiów Międzynarodowych i Edukacji Humanum
Tematy:
health care
data mining
data analysis
clustering
regression
prevention of errors
Opis:
Health care is a dynamically developing sector of the economy, which generates a large amount of useful data about health of the inhabitants of the country and individual regions. These include information on the incidence of selected diseases, data on medical facilities and employees, as well as expenditure on health care. in recent years, many scientific articles about data mining in health care have been published. in this article, presented a review of the literature on health analytics and data mining techniques used in this field. based on the information gathered, the current development in this field and possibilities that can be used in the future are indicated.
Źródło:
Prosopon. Europejskie Studia Społeczno-Humanistyczne; 2018, 3(24); 85-92
1730-0266
Pojawia się w:
Prosopon. Europejskie Studia Społeczno-Humanistyczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Techniki eksploracji danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej złóż węgla kamiennego
Data exploratory techniques in hard coal mining problems
Autorzy:
Brzychczy, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/350084.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
analiza danych
eksploracja danych
eksploatacja górnicza
węgiel kamienny
data analysis
data mining
hard coal mining
Opis:
Artykuł prezentuje przegląd propozycji wykorzystania technik analizy danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej. W pracy opisano proces eksploracji danych. Scharakteryzowano atrybuty danych oraz podano przykłady technik analizy danych w przypadku konkretnych zadań eksploracji. Podkreślono również istotną rolę modelu eksploracji danych, który można utworzyć na podstawie znanych już metodologii. W pracy zaprezentowano pokrótce metody Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) oraz SEMMA opracowaną w SAS Institute. W kolejnej części artykułu przedstawiono przykłady zastosowania wybranych technik eksploracji danych w analizie elementów procesu eksploatacji górniczej w postaci: regresji liniowej, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych, algorytmów grupowania oraz reguł asocjacyjnych. Całość zakończono podsumowaniem, w którym zwrócono uwagę na potrzebę znajomości technik eksploracji danych dostępnych w popularnym oprogramowaniu, aby móc je właściwie wykorzystać do analizowanych zagadnień.
The paper presents a review of data mining techniques applied to the mining process issues. At the beginning, the need of knowledge discovery is described and the characteristic of data according to the mining process of deposit are given. The importance of information in management of the mining process was emphasized. In the continuation, process of data exploration was described. Attributes of data were characterized as well as the examples of data analysis techniques according to the formulated exploration tasks. The data exploratory model could be created on the basis of the wide know methodologies. In the paper two methodologies were presented: Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) and SEMMA evolved in SAS Institute. In the continuation, examples of the selected exploratory techniques in analysis of the hard coal mining process elements are presented. The following techniques are described: linear regression, neural networks, decision trees, clustering algorithms and association rules. Described techniques were applied to problems such as: methane threat prognosis, longwall gates compression, analysis of longwall equipment, analysis of longwall gate equipment and research on similarity of mining excavations.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 3; 65-77
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of selected Data Mining methods to machinery operation
Zastosowania wybranych metod Data Mining w eksploatacji maszyn
Autorzy:
Gibiec, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327756.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
maszyna
eksploatacja
stan techniczny
data mining
analiza danych
machine
diagnostics
technical condition
data analysis
Opis:
In this research an example of selected Data Mining techniques application to mining cutterloader exploitation and service planning was presented. Information, concerning a type of machine failure or execution of servicing activity, recorded in servicing protocols, was used. Early information about the range of expected service is essential for optimization of schedule of services and contents of spare parts stockroom. In this research, forecasting of the maintenance activities range was analyzed. Also the identification of sequence of activities performed during following machine stoppages was performed. Such information makes it possible to increase the reliability of maintenance due to conducting services of several parts during the same break in exploitation. For these purposes algorithms of sequence and link analyses were used.
W pracy przedstawiono przykład wykorzystania wybranych technik Data Mining do wspomagania eksploatacji górniczego kombajnu ścianowego. Wykorzystano informacje o rodzaju uszkodzenia lub wykonanej czynności serwisowej zawarte w protokołach serwisowych sporządzanych przez służby utrzymania ruchu. Ponieważ wczesna informacja o zakresie serwisu pomaga w lepszym jego zaplanowaniu oraz daje możliwość optymalizacji stanów magazynowych części zamiennych, w pracy przeanalizowano możliwość przewidywania zakresu czynności utrzymaniowych. Dokonano także identyfikacji sekwencji następujących po sobie czynności wykonywanych podczas kolejnych zatrzymań maszyny. Ich znajomość umożliwia obniżenie kosztów utrzymania poprzez wykonanie serwisu kilku elementów podczas jednego postoju. Do tych zastosowań wykorzystano metody analizy połączeń i sekwencji.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 3(51); 69-72
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Narzędzia Business Intelligence dedykowane do analityki big data
Business Intelligence tools dedicated to big data analytics
Autorzy:
Zabroń, Mariusz
Wołoszyn, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28394709.pdf
Data publikacji:
2023-11
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
raportowanie
analiza danych
predykcja
eksploracja danych
sztuczna inteligencja
reporting
data analysis
prediction
data mining
artificial intelligence
Opis:
W dobie transformacji cyfrowej przedsiębiorstw, sprawna analityka biznesowa staje się koniecznością. Zastosowanie odpowiednich systemów informatycznych dedykowanych do tych operacji może sprawić, że podejmowanie decyzji biznesowych stanie się szybkie, proste i trafne. W niniejszym opracowaniu opisano szereg zagadnień związanych z terminem „Business Intelligence” (BI). Wyjaśniono kwestię samego pojęcia, a także przedstawiono dedykowane do tego narzędzia wraz z rozwiązaniami opartymi na elementach sztucznej inteligencji. Podstawowe rozważania dotyczą opisu narzędzi informatycznych dedykowanych analizie danych biznesowych, może być doskonałym punktem wyjścia do szczegółowych rozważań w tej dziedzinie.
In the era of digital transformation of enterprises, efficient business analytics is becoming a necessity. The use of appropriate IT systems dedicated to these operations can make making business decisions fast, simple and accurate. This paper describes a number of issues related to the term “Business Intelligence” (BI). The issue of the concept it self was explained, as well as dedicated tools were presented along with solutions based on elements of artificial intelligence. Basic consideration and description of IT tools dedicated to business data analysis can be an excellent starting point for detailed considerations in this field.
Źródło:
Dydaktyka informatyki; 2023, 18, 18; 185-193
2083-3156
2543-9847
Pojawia się w:
Dydaktyka informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer-Intensive Methods in Traffic Safety Research
Autorzy:
Harold, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/90673.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Centralny Instytut Ochrony Pracy
Tematy:
data analysis
errors
screening
missing values
unknown values
imputation
data mining
analiza komputerowa
komputer
archiwa
bezpieczeństwo ruchu drogowego
analiza danych
Opis:
The analysis of traffic safety data archives has improved markedly with the development of procedures that are heavily dependent upon computers. Three such procedures are described here. The first procedure involves using computers to assist in the identification and correction of invalid data. The second procedure makes greater computational demands, and involves using computerized algorithms to fill in the ‘‘gaps’’ that typically occur in archival data when information regarding key variables is not available. The third and most computer-intensive procedure involves using data mining techniques to search archives for interesting and important relationships between variables. These procedures are illustrated using examples from data archives that describe the characteristics of traffic accidents in the USA and Australia.
Źródło:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2002, 8, 3; 353-363
1080-3548
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A complete gradient clustering algorithm formed with kernel estimators
Autorzy:
Kulczycki, P.
Charytanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907781.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
analiza danych
eksploracja danych
grupowanie
metoda statystyczna
estymacja jądrowa
obliczenia numeryczne
data analysis
data mining
clustering
gradient procedures
nonparametric statistical methods
kernel estimators
numerical calculations
Opis:
The aim of this paper is to provide a gradient clustering algorithm in its complete form, suitable for direct use without requiring a deeper statistical knowledge. The values of all parameters are effectively calculated using optimizing procedures. Moreover, an illustrative analysis of the meaning of particular parameters is shown, followed by the effects resulting from possible modifications with respect to their primarily assigned optimal values. The proposed algorithm does not demand strict assumptions regarding the desired number of clusters, which allows the obtained number to be better suited to a real data structure. Moreover, a feature specific to it is the possibility to influence the proportion between the number of clusters in areas where data elements are dense as opposed to their sparse regions. Finally, the algorithm-by the detection of one-element clusters-allows identifying atypical elements, which enables their elimination or possible designation to bigger clusters, thus increasing the homogeneity of the data set.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 123-134
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Location intelligence czyli przykład zastosowani a analityki biznesowej z kontekstem przestrzennym w górnictwie
The use of business intelligence technology in the analysis and reporting of data relating to mining company
Autorzy:
Sołowczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/169568.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
wykładniczy przyrost danych
Business Intelligence
analiza danych przestrzennych
przedsiębiorstwo górnicze
analiza danych
dane geologiczne
dane górnicze
exponential growth of data
analysis of spatial data
mining company
data analysis
geological data
mining data
Opis:
Artykuł przedstawia zastosowanie technologii Business Intelligence w analizie i raportowaniu danych dotyczących przedsiębiorstwa górniczego. Szczególną uwagę poświęcono wątkowi związanemu z aspektem przestrzennym analityki biznesowej. W ramach tła przedstawione zostały prognozy przyrostu danych informacji w najbliższych latach. Końcowa część artykułu wskazuje również trendy związane z wykorzystaniem Business Intelligence w najbliższych latach [7].
The article presents the use of Business Intelligence technology in the analysis and reporting of data relating to the mining company. Particular attention was paid to the thread associated with the spatial aspect of Business Intelligence. The final part the article also indicates trends in the use of Business Intelligence in the coming years.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2014, 55, 2-3; 105-110
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
IoT platforms for the Mining Industry: An Overview
Przegląd platform Internetu rzeczy dla przemysłu górniczego
Autorzy:
Gackowiec, Paulina
Podobińska-Staniec, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318685.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
przemysłowy internet rzeczy
platformy analityczne
górnictwo
analiza danych
industrial internet of things
analytics platforms
mining
data analysis
Opis:
Industry 4.0 and the Internet of Things are now very common concepts as solutions that can revolutionize the industry. Constant technological progress increases the possibilities of using computer tools and solutions to support processes in industry and production optimization. The use of the Internet of Things is particularly important in complex processes in mining, enabling the extraction of valuable information from data. The integration of physical facilities in the enterprise enables the digitization of production processes and the increase of efficiency and security. This article presents an overview of the selected internet of things platforms and analytical tools that can be used in industry, with particular emphasis on the mining sector. It is pointed out, that the number of suppliers of IoT technologies and analytical tools offering advanced data analytics services for industry is significant and constantly evolving. The aim of the article is to evaluate selected IoT solutions based on the following criteria: offering predictive analytics, implemented artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) algorithms, a mining-oriented process approach, advanced data visualization, interoperability, real-time data capture, remote device management and cloud-based technology. The review was prepared to provide knowledge about IoT vendors operating on the market, as well as to indicate the functionalities that are the most popular among solutions.
Koncepcje Przemysłu 4.0 i Internetu rzeczy są obecnie bardzo powszechne, jako rozwiązania, które mogą zrewolucjonizować przemysł. Nieustanny postęp technologiczny zwiększa możliwości wykorzystania narzędzi i rozwiązań komputerowych do wspomagania procesów w przemyśle i optymalizacji produkcji. Zastosowanie Internetu rzeczy ma również istotne znaczenie w skomplikowanych i złożonych procesach w górnictwie, umożliwiając pozyskanie wartościowych informacji z danych. Ponadto, integracja obiektów fizycznych w przedsiębiorstwie umożliwia digitalizację procesów produkcyjnych oraz zwiększenie wydajności i bezpieczeństwa prowadzonych prac. W artykule przedstawiono przegląd wybranych platform internetu rzeczy i narzędzi analitycznych, które mogą być wykorzystywane w przemyśle, w szczególności z uwzględnieniem branży górniczej. Zwrócono uwagę na fakt, że liczba dostawców technologii IoT i narzędzi analitycznych, oferujących usługi zaawansowanej analityki danych dla przemysłu jest znacząca i ciągle się rozwija. Celem artykułu była ocena wybranych rozwiązań IoT na podstawie następujących kryteriów: zastosowanie predykcyjnej analityki, wdrożone algorytmy sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego, podejście procesowe zorientowane na górnictwo, zaawansowana wizualizacja danych, interoperacyjność, przechwytywanie danych w czasie rzeczywistym, zdalne zarządzanie urządzeniami oraz technologia oparta na chmurze. Przegląd został przygotowany, aby zestawić wiedzę na temat dostawców rozwiązań IoT działających na rynku, a także wskazać funkcjonalności wyróżniające poszczególne rozwiązania.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 1; 267-272
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie reguł asocjacyjnych do analizy pracy wybranego urządzenia w oddziale wydobywczym
Association Rules in Analysis of Selected Machine Working in a Mining Division
Autorzy:
Trzcionkowska, A.
Brzychczy, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/319302.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
analiza danych
górnictwo
reguły asocjacyjne
język R
stacja transformatorowa
data analysis
mining
association rules
R language
transformer station
Opis:
W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania zaawansowanych technik eksploracji danych do analizy pracy aparatury zabezpieczeniowej stacji transformatorowej, używanej w oddziałach wydobywczych w kopalniach podziemnych. Celem analizy było znalezienie czynników, które sprzyjają występowaniu zadziałania zabezpieczeń oraz określenie, które z nich występują razem w przypadku zadziałania zabezpieczenia. W badaniach wykorzystano reguły asocjacyjne. Obliczenia zostały przeprowadzone z wykorzystaniem środowiska R oraz dodatku Rattle (Graphical User Interface for Data Mining in R). W wyniku przeprowadzonych analiz uzyskano reguły wskazujące pojawiające się zależności warunkujące pracę aparatury zabezpieczeniowej wybranej stacji transformatorowej.
The article presents the application of advanced data mining techniques to analyse the operation of protection device of transformer station used in underground mines. The aim was to find the factors that favour the occurrence of protection activation. In the research association rules were used. Calculations were performed using the R environment and the addition Rattle (Graphical User Interface for Data Mining in R). As a result various rules were obtained, describing dependencies in work of protection devices for selected transformer station.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2016, R. 17, nr 2, 2; 113-124
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacja kluczowych miar efektywności strategii TPM w warunkach kopalni węgla kamiennego
Adaptation of key performance indicators of TPM strategy in underground coal mines
Autorzy:
Polak, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395047.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
efektywność pracy
analiza danych
maszyny górnicze
kompleks ścianowy
TPM
OEE
OLAP
work efficiency
data analysis
mining machines
longwall system
Opis:
Podstawowe miary efektywności strategii TPM (ang. Total Productive Maintenance) mogą mieć potencjalnie zastosowanie w ocenie efektywności wykorzystania wyposażenia stosowanego w kopalniach węgla kamiennego. By to jednak było możliwe, niezbędne jest dopasowanie istniejących miar do specyficznych uwarunkowań cechujących działalność górniczą. W artykule zaproponowano podstawowe metody analizy danych oraz przeprowadzono adaptację zunifikowanych miar tworzących wskaźnik OEE (ang. Overall Equipment Effectiveness). W drodze analizy statystycznej w sposób empiryczny określono korelacje i rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych parametrów opisujących przebieg eksploatacji. Na bazie przyjętego modelu informacyjnego, opisującego przebieg procesów produkcji, dokonano przykładowej analizy przodków ścianowych. Szczegółowo opisano stosowane w tym celu metody analizy danych. Wstępnie zweryfikowano przydatność tego typu analiz oraz przedstawiono propozycje strukturalizacji danych dotyczących głównych kategorii strat produkcyjnych. W wyniku realizacji pracy zaproponowano strukturę zgodną z modelem OLAP (ang. OLAP cube), umożliwiającą analizę danych za pośrednictwem narzędzi klasy BI (ang. Business Intelligence). Budowa jednolitego standardu informacyjnego w zakresie oceny efektywności wykorzystania podstawowych środków produkcji kopalń stanowi punkt wyjścia do budowy modelu, umożliwiającego dynamiczny szacunek kosztów cyklu życia tegoż wyposażenia.
Key performance indicators of TPM (Total Productive Maintenance) strategy may potentially be of use in evaluating the effectiveness of the primary equipment employed in underground coal mines. However, to make this possible, it is necessary to match the existing TPM measures to specific conditions which are characteristic forthe mining industry. This article proposes basic methods of data analysis and includes adaptation of unified measures constituting the OEE (Overall Equipment Effectiveness).Through the application of statistical analysis, the correlations and probability distributions of variable parameters describing the production process were determined. Analysis of example longwall systems was conducted based on the adopted information model describing the production processes. The article also describes the data analysis methods used for that purpose, and presents a structure model for the main categories of production losses. The study verified the usefulness of custom analysis. As a result of this work, a structure compliant with the OLAP cube (allowing for data analysis using Business Intelligence tools) has been proposed. Building an information standard in assessing the effectiveness of primary production equipment is a starting point for the construction of a dynamic model which will allow the estimation of life cycle costs.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2014, 87; 49-68
2080-0819
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of methods and means of text mining
Autorzy:
Rybchak, Z.
Basystiuk, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/411072.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:
text mining
text analytics
data analysis
high-quality information
text categorization
text clustering
document summarization
sentiment analysis
sieć językowa
analiza tekstu
analiza danych
wysoka jakość informacji
klasyfikacja tekstowa
kategoryzacja tekstowa
grupowanie tekstu
streszczenie dokumentów tekstowych
technika sentiment analysis
Opis:
In Big Data era when data volume doubled every year analyzing of all this data become really complicated task, so in this case text mining systems, techniques and tools become main instrument of analyzing tones and tones of information, selecting that information that suit the best for your needs and just help save your time for more interesting thing. The main aims of this article are explain basic principles of this field and overview some interesting technologies that nowadays are widely used in text mining.
Źródło:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2017, 6, 2; 73-78
2084-5715
Pojawia się w:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-12 z 12

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies