Войти
| Майкл Джордан | |
|---|---|
| Родился | Майкл Ирвин Джордан ( 1956-02-25)25 февраля 1956 г. (65 лет) |
| Альма-матер | Калифорнийский университет в Сан-Диего |
| Известен | Скрытое размещение Дирихле |
| Награды | Член AAAI Национальной академии наук США (2002 г.) Премия Румельхарта (2015 г.) Премия IJCAI за научные достижения (2016 г.) Медаль Джона фон Неймана IEEE (2020 г.) |
| Научная карьера | |
| Учреждения | Калифорнийский университет, Калифорнийский университет Беркли , Сан-Диего Массачусетский технологический институт |
| Тезис | Изучение представлений для последовательного исполнения (1985) |
| Докторант | Дэвид Румелхарт Дональд Норман |
| Докторанты | |
| Другие известные студенты | |
| Веб-сайт | www.cs.berkeley.edu / ~ Иордания |
Майкл Ирвин Джордан (родился 25 февраля 1956 г.) - американский ученый, профессор Калифорнийского университета в Беркли и исследователь в области машинного обучения, статистики и искусственного интеллекта.
Джордан был избран членом Национальной инженерной академии в 2010 году за вклад в основы и приложения машинного обучения.
Он является одним из ведущих специалистов в области машинного обучения, а в 2016 году Science назвал его самым влиятельным компьютерным ученым в мире.
Джордан получил степень бакалавра психологии с отличием в 1978 году в Университете штата Луизиана, степень магистра математики в 1980 году в Университете штата Аризона и докторскую степень в области когнитивных наук в 1985 году в Калифорнийском университете в Сан-Диего. В Калифорнийском университете в Сан-Диего Джордан учился у Дэвида Румелхарта и входил в группу PDP в 1980-х годах.
Иордания в настоящее время является профессором в Университете Калифорнии, Беркли, где его назначение расщепляется через Департамент статистики и Департаментом EECS. С 1988 по 1998 год он был профессором кафедры мозговых и когнитивных наук Массачусетского технологического института.
В 1980-х Джордан начал разрабатывать рекуррентные нейронные сети в качестве когнитивной модели. В последние годы его работа меньше ориентирована на когнитивную перспективу, а больше на фоне традиционной статистики.
Джордан популяризировал байесовские сети в сообществе машинного обучения и известен тем, что указывал на связь между машинным обучением и статистикой. Он был также видным в формализации вариационных методов для приближенного вывода и популяризации алгоритма ожидания максимизации в машинном обучении.
В 2001 году Джордан и другие ушли из редакции журнала Machine Learning. В публичном письме они выступили за менее ограничительный доступ и пообещали поддержать новый журнал с открытым доступом, Journal of Machine Learning Research, который был создан Лесли Келблинг для поддержки эволюции области машинного обучения.
Джордан получил множество наград, в том числе награду за лучшую студенческую работу (с X. Нгуеном и М. Уэйнрайтом) на Международной конференции по машинному обучению ( ICML 2004), награду за лучшую работу (с Р. Джейкобсом) на Американской конференции по контролю ( ACC 1991), премию ACM - AAAI Allen Newell, премию IEEE Neural Networks Pioneer и премию NSF для молодых исследователей. В 2010 году он был назван членом Ассоциации вычислительной техники «за вклад в теорию и применение машинного обучения».
Джордан является членом Национальной академии наук, членом Национальной инженерной академии и членом Американской академии искусств и наук.
Институт математической статистики назвал его лектором Неймана и лектором с медальоном. Он получил премию Дэвида Э. Румельхарта в 2015 году и премию ACM / AAAI Аллена Ньюэлла в 2009 году. Он также получил медаль Джона фон Неймана IEEE 2020 года.
В 2016 году Джордан был назван «самым влиятельным компьютерным ученым» на основе анализа опубликованной литературы в рамках проекта Semantic Scholar.
