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文档简介
||牛人:JonKleinberg 康奈尔大学,1971,TomGriffiths 布朗大学,1960.4.3ThomasL.Griffiths UCBerkeley伯克利分校MarkSteyvers UCIrvine加州大学尔湾分校AndrewMcCallum (Umass)马萨诸塞大学JohnLafferty (CMU)卡耐基梅隆大学JordanMichaelI. ()(M.Jordan)统计MichaelCollins 自然语言处理,条件随机场,ParserPeterL.Bartlett UCBerkeley加州伯克利分校 最大边缘分类DaphneKoller 斯坦福大学 贝叶斯统计模型 AT&T实验室和贝尔实验室是同父异母的兄弟||AndrewMcCallumAndrewMcCallum注重于CRF条件随机场的研究,JohnLafferty,AndrewMcCallum这两个人无比牛啊!!几乎引领着CRF这一领域的发展:虽然ME不是1拉最先提出来的,但是1拉从96年就开始研究crf相关的东西,2000年在ICML发表了MEMM那篇m文,1年后又在ICML发表了CRF那篇b文;之后JohnLafferty和一个中国人做Gaussianfield,04在ICML上又发了篇KernelCRF,这种牛就是每年N篇ICML+N篇NIPS……而且1看起来还是满ss的,套套看,kaka……AndrewMcCallum从1999年开始做ME,那年与JohnLafferty合作在IJCAI上发了篇用ME做文本分类的文章,2003年在ICML上发了篇DynamicCRF,然后又把CRF应用在CV上,也是每年N篇ICML+N篇NIPS的人物,1虽然不如JohnLaffertyss,但也还是很可爱的!发现牛人的圈子其实很小,一个领域领头人物也就那么几。isaProfessorandDirectorofthe15-personInformationExtractionandSynthesisLaboratoryintheComputerScienceDepartmentatUniversityofMassachusettsAmherst.Hehaspublishedover150papersinmanyareasofartificialintelligence,includingnaturallanguageprocessing,machinelearning,dataminingandreinforcementlearning;hisworkhasreceivedover15,000citations.HereceivedhisPhDfromUniversityofRochesterin1995withDanaBallardandapostdoctoralfellowshipfromCarnegieMellonUniversitywithTomMitchellandSebastianThrun.Afterwardheworkedinanindustrialresearchlab,wherehespearheadedthecreationofCORA,anearlyresearchpapersearchenginethatusedmachinelearningforspidering,extraction,classificationandcitationanalysis.Intheearly2000'shewasVicePresidentofResearchandDevelopmentatatWhizBangLabs,a170-personstart-upcompanythatusedmachinelearningforinformationextractionfromtheWeb.In2009hewasnamedaAAAIFellow.HeistherecipientoftwoNSFITRawards,theUMassNSMDistinguishedResearchAward,theUMassLillyTeachingFellowship,andresearchawardsfromIBMandGoogle.HewastheProgramCo-chairfortheInternationalConferenceonMachineLearning(ICML)2008,andiscurrentlyamemberoftheboardsoftheInternationalMachineLearningSocietyandtheeditorialboardoftheJournalofMachineLearningResearch.HehasgiventutorialsorinvitedtalksatNIPS,KDD,ACL,EMNLP,andelsewhere.HeistheGeneralChairofICML2012.Forthepastfifteenyears,McCallumhasbeenactiveinresearchonstatisticalmachinelearningappliedtotext,especiallyinformationextraction,entitydisambiguation,informationintegration,documentclassification,clustering,finitestatemodels,semi-supervisedlearning,andsocialnetworkanalysis.Recentworkonsearchandbibliometricanalysisofopen-accessresearchliteraturecanbefoundat.注重文本挖掘,信息抽取,马萨诸塞大学计算机系教授McCallum的个人主页/~mccallum/||ThomasGriffiths斯坦福博士,归纳推理,认知计算模型、概率推理、语言演化和学习、机器学习、贝叶斯统计,这家伙侧重于心理认知的角度。Griffith的主页:/faculty/profiles/tgriffiths.html/tom//localsites/people_griffiths_personal.htm||JonKleinberg: 乔恩·克莱因伯格(JonKleinberg)是美国计算机科学家,康奈尔大学计算机科学教授。克莱因伯格生于1971年,1993年本科毕业于康奈尔大学,1996年在麻省理工学院获得博士学位,论文题目为“ApproximationAlgorithmsforDisjointPathsProblems”,导师MichelGoemans。1995年-1997年在IBM研究院做研究。目前的研究兴趣是网络与信息组合结构的数学分析与建模。他与ÉvaTardos合著的算法教材《AlgorithmDesign》(Addison-Wesley出版,清华大学出版社出版了影印版《算法设计》)获得了很高评价。此外,他发表的许多论文影响较大。2006年获得国际数学联盟颁发的奈望林纳奖。学生昵称他为“反叛王”(rebelKing,Kleinberg的同字母异序词)。克莱因伯格以解决重要而且实际的问题并能够从中发现深刻的数学思想而著称。他的研究跨越了从计算机网络路由到数据挖掘到生物结构比对等诸多领域。他最为人称道的成就是“小世界理论”和万维网搜索算法。他设计了HITS算法,该算法的相关研究工作启发了Google的PageRank算法的诞生。链接:克莱因伯格在康奈尔的主页/home/kleinber/克莱因伯格在麦克阿瑟基金会网站上的简历/site/c.lkLXJ8MQKrH/b.3599935/||ChrisBishop:ChrisBishophasaB.A.inPhysicswithFirstClassHonoursfromOxford,andaPhDinTheoreticalPhysicsfromtheUniversityofEdinburghwithathesisonquantumfieldtheory.AftergraduatinghejoinedCulhamLaboratorywhereheworkedonthetheoryofmagneticallyconfinedplasmasforeightyearsaspartoftheEuropeancontrolledfusionprogramme. Hesubsequentlydevelopedaninterestinpatternrecognition,andbecameHeadoftheAppliedNeurocomputingCentreatAEATechnology.In1993hewaselectedtoaChairintheDepartmentofComputerScienceandAppliedMathematicsatAstonUniversity,wherehewasheadoftheNeuralComputingResearchGroup.HethentookasabbaticalduringwhichtimehewasprincipalorganiserofthesixmonthinternationalresearchprogrammeonNeuralNetworksandMachineLearningattheIsaacNewtonInstituteforMathematicalSciencesinCambridge,whichranfromJulytoDecember1997. AftercompletionoftheNewtonInstituteprogrammehejoinedtheMicrosoftResearchLaboratoryinCambridgewherehebecameDeputyManagingDirector,andlatertheChiefResearchScientist.HeisaPartnerinMicrosoft,andisheadoftheMachineLearningandPerceptiongroup.In2010hewasawardedtheaccoladeofDistinguishedScientist,representingthehighestlevelofresearchdistinctionwithinMicrosoft,andiscurrentlytheonlypersoninEuropeholdingthistitle. AtthesametimeashejoinedMicrosoftResearch,hewaselectedtoaChairofComputerScienceattheUniversityofEdinburghwhereheisamemberoftheInstituteforAdaptiveandNeuralComputationintheSchoolofInformatics.HeisalsoaFellowofDarwinCollege,Cambridge,aFellowoftheBritishComputerSociety,andaFellowoftheRoyalStatisticalSociety.HehasbeenawardedHonoraryDoctorofSciencedegreesbyOxfordBrookesUniversity,andtheUniversityofEastAnglia. In2004hewaselectedFellowoftheRoyalAcademyofEngineering,andin2007hewaselectedFellowoftheRoyalSocietyofEdinburgh.In2009hewaselectedCorrespondingAcademicianoftheSpanishRoyalAcademyofEngineering. In2008hepresentedthe180thRoyalInstitutionChristmasLectures,withthetitleHi-techTrek:TheQuestfortheUltimateComputer,whichwerebroadcastonUKnationaltelevision.TheLectureswererepeatedinTokyoinAugust2009,forbroadcastontelevisioninJapan.In2009,ChriswasawardedtheTamDalyellPrize"forexcellenceinengagingthepublicwithscience". In2010hewaselectedVicePresidentoftheRoyalInstitutionofGreatBritain. ChrisistheauthoroftheleadingtextbookNeuralNetworksforPatternRecognition(OxfordUniversityPress,1995)whichhasover13,000citations,andwhichhelpedtobringstatisticalconceptsintothemainstreamofthemachinelearningfield.HislatesttextbookPatternRecognitionandMachineLearning(Springer,2006)hasover2,000citations,andhasbeenwidelyadopted. Hisresearchinterestsincludeprobabilisticapproachestomachinelearning,aswellastheirapplicationtofieldssuchasbiomedicalsciencesandhealthcare. ChrisholdsafullcommercialAirTransportPilot'sLicence.Forrelaxationheenjoysflyinglightaircraft,includingaerobaticsinanExtra200unlimited-categoryaerobaticaircraft.Heismarriedandhastwochildren. ||AndrewNg(亚裔血统)史丹福大學是美國研發機械人技術的先驅。資料圖片現年30歲的AndrewNg,父親是一名香港醫生。他本身在倫敦出生,師承美國著名電腦科學系教授喬丹,現在任教於美國著名學府史丹福大學電腦科學系。近年他一直致力於人工智能技術的研究,夢想有朝一日能研發出一個真正具備人工智能的機械人。Andrew任職的史丹福大學,一向是美國在研發先進機械人技術的先驅。去年10月史丹福一班科學家,成功設計了一部無需人手操控而可行走沙漠的機械汽車,獲得美國國防部送出的200萬美元(約1,560萬港元)獎金。包括Andrew在內的科研小組,一直希望機械人的技術在基礎上有明顯進展,創造一個能妥善處理家務的機械人,好像日本及韓國已成功開發的機械吸塵器,他們希望花3年時間拉近美國與日韓的距離。||PeterL.Bartlett()加州大学伯克利分校Bartlett主要的成就都是在learningtheory方面,也就是ML最本质的东西。他的几篇开创性理论分析的论文,当然还有他的书NeuralNetworkLearning:TheoreticalFoundations。UCBerkeley的统计系在强手如林的北美高校中一直是top3,这就足以证明其肯定是群星荟萃,而其中,PeterL.Bartlett是相当亮的一颗星。Jordan比起同在berkeley的PeterBartlett还是要差一个层次。关于他的研究,我想可以从他的一本书里得到答案:NeuralNetworkLearning:TheoreticalFoundations。也就是说,他主要做的是TheoreticalFoundations。基础理论虽然没有一些直接可面向应用的算法那样引人注目,但对科学的发展实际上起着更大的作用。试想vapnik要不是在VC维的理论上辛苦了这么多年,怎么可能有SVM的问世。不过阳春白雪固是高雅,但大多数人只能听懂下里巴人,所以Bartlett的文章大多只能在做理论的那个圈子里产生影响,而不能为大多数人所广泛引用。 Bartlett在最近两年做了大量的Largemarginclassifiers方面的工作,如其convergencerate和generalizationbound等。并且很多是与jordan合作,足见两人的工作有很多相通之处。不过我发现Bartlett的大多数文章都是自己为第一作者,估计是在教育上存在问题吧,没带出特别牛的学生出来。Bartlett的个人主页的talk里有很多值得一看的slides,如LargeMarginClassifiers:ConvexityandClassification;LargeMarginMethodsforStructuredClassification:ExponentiatedGradientAlgorithms。大家有兴趣的话可以去下来看看。Bartlett的个人主页/~bartlett/||MichaelI.Jordan 乔丹(about1960-)Jordan现在是加州大学伯克利分校统计系和计算机系教授。他在机器学习领域无疑是武林中的泰山北斗。他师出MIT,现在在berkeley坐镇一方,在附近的两所名校(加stanford)中都可以说无出其右者,stanford的DaphneKoller虽然也声名遐迩,但是和Jordan比还是有一段距离。 最先专注mixturesofexperts,哈尔滨工业大学的校友徐雷跟他做博后期间,也在这个方向上沾光不少。Jordan和他的弟子在很多方面作出了开创性的成果,如spectralclustering,Graphicalmodel和nonparametricBayesian。现在后两者在ML领域是非常炙手可热的两个方向,可以说很大程度上是Jordan的lab一手推动的。 Jordan不仅自己武艺高强,并且揽钱有法,教育有方,手下门徒众多且很多人成了大器,隐然成为江湖大帮派。他的弟子中有10多人任教授,个人认为他现在的弟子中最出色的是stanford的AndrewNg,不过由于资历原因,现在还是assistantprofessor,不过成为大教授指日可待;另外TommiJaakkola和DavidBlei也非常厉害,其中TommiJaakkola在mit任教而DavidBlei在cmu做博后,数次获得NIPS最佳论文奖,把SVM的最大间隔方法和Markovnetwork的structure结构结合起来,赫赫有名。还有一个博后是来自于toronto的YeeWhyeTeh,非常不错,有幸跟他打过几次交道,人非常nice。另外还有一个博后居然在做生物信息方面的东西,看来jordan在这方面也捞了钱。这方面他有一个中国学生EricP.Xing(清华大学校友),现在在cmu做assistantprofessor。总的说来,我觉得Jordan现在做的主要还是graphicalmodel和Bayesianlearning,他去年写了一本关于graphicalmodel的书,今年由mitpress出版,应该是这个领域里程碑式的著作。另外发现一个有趣的现象就是Jordan对hierarchical情有独钟,相当多的文章都是关于hierarchical的,所以能hierarchical大家赶快hierarchical,否则就让他给抢了。jordan个人主页:/~jordan/||DaphneKoller(about1964-)n女D.Koller,来自以色列耶路撒冷,斯坦福大学计算机系人工智能实验室教授。是1999年美国青年科学家总统奖(PECASE)得主,IJCAI2001ComputersandThoughtAward(IJCAI计算机与思维奖,这是国际人工智能界35岁以下青年学者的最高奖)得主,2004WorldTechnologyAward得主。最先知道Dkoller是因为她得了一个大奖,2001年IJCAI计算机与思维奖。Koller因她在概率推理的理论和实践、机器学习、计算博弈论等领域的重要贡献,成为继TerryWinograd、DavidMarr、TomMitchell、RodneyBrooks等人之后的第18位获奖者。说起这个奖挺有意思的,IJCAI终身成就奖(IJCAIAwardforResearchExcellence),是国际人工智能界的最高荣誉;IJCAI计算机与思维奖是国际人工智能界35岁以下青年学者的最高荣誉。 早期AI研究将推理置于至高无上的地位;但是1991年牛人RodneyBrooks对推理全面否定,指出机器只能独立学习而得到了IJCAI计算机与思维奖;但是koller却因提出了ProbabilisticRelationalModels而证明机器可以推理论知而又得到了这个奖,可见世事无绝对,科学有轮回。Dkoller的ProbabilisticRelationalModels在nips和icml等各种牛会上活跃了相当长的一段时间,并且至少在实验室里证明了它在信息搜索上的价值,这也导致了她的很多学生进入了google。虽然进入google可能没有在牛校当faculty名声响亮,但要知道google的很多员工现在可都是百万富翁,在全美大肆买房买车的主。 Koller的研究主要都集中在probabilisticgraphicalmodel,如Bayesian网络,但这玩意我没有接触过,我只看过几篇他们的markovnetwork的文章,但看了也就看了,一点想法都没有,这滩水有点深,不是我这种非科班出身的能趟的,并且感觉难以应用到我现在这个领域中。 Koller才从教10年,所以学生还没有涌现出太多的牛人,这也是她不能跟Jordan比拟的地方,并且由于在stanford的关系,很多学生直接去硅谷赚大钱去了,而没有在学术界开江湖大帮派的影响,但在stanford这可能太难以办到,因为金钱的诱惑实在太大了。不过Koller的一个学生我非常崇拜,叫BenTaskar,就是我在(1)中所提到的Jordan的博后,是好几个牛会的最佳论文奖,他把SVM的最大间隔方法和Markovnetwork结合起来,可以说是对structuredata处理的一种标准工具,也把最大间隔方法带入了一个新的热潮,近几年很多牛会都有这样的workshop。我最开始上BenTaskar的在stanford的个人网页时,正赶上他刚毕业,他的顶上有这么一句话:流言变成了现实,我终于毕业了!可见Koller是很变态的,把自己的学生关得这么郁闷,这恐怕也是大多数女faculty的通病吧,并且估计还非常的push!koller个人主页:/~koller||JohnLafferty(生日不详)Lafferty卡耐基梅隆大学计算机系教授,大家都知道NIPS和ICML向来都是由大大小小的山头所割据,而JohnLafferty无疑是里面相当高的一座高山,这一点可从他的publicationlist里的NIPS和ICML数目得到明证。虽然江湖传说计算机重镇CMU现在在走向衰落,但这无碍Lafferty拥有越来越大的影响力,翻开AI兵器谱排名第一的journalofmachinelearningresearch的很多文章,我们都能发现author或者editor中赫然有Lafferty的名字。 Lafferty给人留下的最大的印象似乎是他2001年的conditionalrandomfields,这篇文章后来被疯狂引用,广泛地应用在语言和图像处理,并随之出现了很多的变体,如Kumar的discriminativerandomfields等。虽然大家都知道discriminativelearning好,但很久没有找到好的discriminative方法去处理这些具有丰富的contextualinxxxxation的数据,直到Lafferty的出现。 而现在Lafferty做的东西好像很杂,semi-supervisedlearning,kernellearning,graphicalmodels甚至manifoldlearning都有涉及,可能就是像武侠里一样只要学会了九阳神功,那么其它的武功就可以一窥而知其精髓了。这里面我最喜欢的是semi-supervisedlearning,因为随着要处理的数据越来越多,进行全部label过于困难,而完全unsupervised的方法又让人不太放心,在这种情况下semi-supervisedlearning就成了最好的。这没有一个比较清晰的认识,不过这也给了江湖后辈成名的可乘之机。到现在为止,我觉得cmu的semi-supervised是做得最好的,以前是KAMALNIGAM做了开创性的工作,而现在Lafferty和他的弟子作出了很多总结和创新。 Lafferty的弟子好像不是很多,并且好像都不是很有名。不过今年毕业了一个中国人,XiaojinZhu(上海交通大学校友),就是做semi-supervised的那个人,现在wisconsin-madison做assistantprofessor。他做了迄今为止最全面的Semi-supervisedlearningliteraturesurvey,大家可以从他的个人主页中找到。这人看着很憨厚,估计是很好的陶瓷对象。另外我在(1)中所说的Jordan的牛弟子DBlei今年也投奔Lafferty做博后,就足见Lafferty的牛了。 Lafferty做NLP是很好的,著名的LinkGrammarParser还有很多别的应用。其中languagemodel在IR中应用,这方面他的另一个中国学生ChengXiangZhai(南京大学校友,2004年美国青年科学家总统奖(PECASE)得主),现在在uiuc做assistantprofessor。Lafferty个人主页:/~lafferty/||MichaelCollins(1998年宾夕法尼亚大学博士毕业,about1973-)Collins哥伦比亚大学计算机系,自然语言处理(NLP)江湖的第一高人。出身Upenn,靠一身叫做CollinsParser的武功在江湖上展露头脚。当然除了资质好之外,其出身也帮了不少忙。早年一个叫做MitchellP.Marcus的师傅传授了他一本葵花宝典-PennTreebank。从此,Collins整日沉迷于此,终于练成盖世神功。学成之后,Collins告别师傅开始闯荡江湖,投入了一个叫AT&TLabsResearch的帮会,并有幸结识了RobertSchapire、YoramSinger等众多高手。大家不要小瞧这个叫AT&TLabsResearch的帮会,如果谁没有听过它的大名总该知道它的同父异母的兄弟BellLabs吧。 言归正传,话说Collins在这里度过了3年快乐的时光。其间也奠定了其NLP江湖老大的地位。并且练就了DiscriminativeReranking,ConvolutionKernels,DiscriminativeTrainingMethodsforHiddenMarkovModels等多种绝技。然而,世事难料,怎奈由于帮会经营不善,这帮大牛又不会为帮会拼杀,终于被一脚踢开,大家如鸟兽散了。Schapire去了Princeton,Singer也回老家以色列了。Collins来到了MIT,成为了武林第一大帮的六袋长老,并教授一门叫做MachineLearningApproachesforNLP(/courses/6.891-nlp/)的功夫。虽然这一地位与其功力极不相符,但是这并没有打消Collins的积极性,通过其刻苦打拼,终于得到了一个叫SloanResearchFellow的头衔,并于今年7月,光荣的升任7袋AssociateProfessor。在其下山短短7年时间内,Collins共获得了4次世界级武道大会冠军(EMNLP2002,2004,UAI2004,2005)。相信年轻的他,总有一天会一统丐帮,甚至整个江湖。看过Collins和别人合作的一篇文章,用conditionalrandomfields做objectrecogntion。MichaelCollins个人主页:/~mcollins/||ChengxiangZhai(翟成祥)UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign翟成祥,伊利诺伊大学香槟分校计算机系副教授,1990年南京大学博士,2002年CMU语言和信息学博士。翟成祥2002年从美国卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)计算机系的语言与信息技术研究所获得其博士学位。翟成祥来自中国的南京大学计算机系,并分别于1984年,1987年和1990年获得南京大学的学士,硕士和博士学位。翟成祥曾经获得过2004年的NSFCAREERAward,和2004年theACMSIGIR2004最佳论文奖。另外,2004年,翟成祥获得了著名的美国总统奖(PresidentialEarlyCareerAwardforScientistsandEngineers(PECASE)。翟成祥教授的研究方向为数据库系统,信息挖掘技术等等。翟成祥的个人主页:/homes/czhai/||人工智能&模式识别&机器学习领域:最好的会议:IJCAI:AI最好的综合会议,1969年,每两年开一次,每届100-200来篇论文录用,但分到每个领域就没几篇,(ResearchExcellenceAward终身成就奖)和(Computer&ThoughtsAward35岁以下年轻人),IJCAI的PCmember相当于其他会议的areachair,权力很大,因为是由PCmember去找reviewer来审(一般会议的PCmember其实就是
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