Войти
| Нил Лоуренс | |
|---|---|
| Родился | Нил Дэвид Лоуренс |
| Национальность | Британец |
| Alma mater |
|
| Научная карьера | |
| Области | Машинное обучение |
| Учреждения | |
| Диссертация | Вариационный вывод в вероятностных моделях (2000) |
| Докторант | Кристофер Бишоп |
Нил Лоуренс DeepMind Профессор машинного обучения в Кембриджском университете на факультете компьютерных наук и технологий, старший научный сотрудник по ИИ • Институт Алана Тьюринга и приглашенный профессор в Университете Шеффилда.
Лоуренс получил степень бакалавра инженерии в области машиностроения в Саутгемптонском университете и докторскую степень в Университете Кембридж, защитил диссертацию по вариационному выводу в вероятностных моделях, руководитель Кристофер Бишоп. Он проработал год в Microsoft Research, а затем в течение последующих шести лет стал старшим преподавателем машинного обучения и вычислительной биологии в Университете Шеффилда. С 2007 по 2010 год Лоуренс был научным сотрудником Манчестерского университета факультета компьютерных наук, а в 2010 году вернулся в Шеффилдский университет в качестве кафедры нейро и компьютерных наук.
В 2016 году он принял должность директора по машинному обучению в Amazon в Кембридже, где работал, с которым он сотрудничал, который является директором по машинному обучению в Amazon в Берлине.
После назначения на должность первого профессора DeepMind по машинному обучению в Кембриджском университете в сентябре 2019 года Энн Копестейк заявила, что добавление Лоуренса окажет «преобразующий эффект».
Научные интересы Лоуренса связаны с вероятностными моделями с приложениями в вычислительной биологии, персонализированном здоровье и развивающихся странах.
На протяжении многих лет Лоуренс выступал за прозрачность и конфиденциальность данных, написав несколько заметных статей в The Guardian. обсуждение вопросов, начиная от последствий для конфиденциальности алгоритмов машинного обучения, применяемых для граждан, текущего «состояния дел» в этой области, важности обмена данными и академической прозрачности до возможностей машинного обучения для развития развивающихся стран. например в Африке. Эти усилия были названы «похвальными» Демисом Хассабисом.
. Совсем недавно его запросили высказать мнение об отсутствии алгоритмов машинного обучения во время так называемой пандемии, на что он заявил
«Это показывает, что такое быки - самая большая шумиха вокруг искусственного интеллекта. Это здорово, и когда-нибудь это будет полезно, но в условиях пандемии неудивительно, что мы прибегаем к проверенным и проверенным методам ».
Он ведет подкаст с Кэтрин Горман под названием Talking Machines.
