京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你需要知道的10个机器学习专家
机器学习是一个令人难以置信的广阔和丰富多彩的领域,涉及到了大量的应用。因此,标题写为“需要知道的10个机器学习专家”而且要去证明它这是具有非常大的挑战性。
首先,我限制了那些目前在该领域的工作,如果我延伸到过去,我永远不可能只有十值得一提。
其次,这个列表是没有办法排名,我怎么决定哪个更显著?Boltzmann机器学习或反向传播?自驾车或自主直升机?Coursera和Udacity?
第三,这是没有办法的详尽列举一个关于在机器学习领域作出重大贡献的清单。但如果你有一个强烈的愿望,告诉我们谁应该被包括在这个列表中,请在评论中留下姓名。
1.Geoffrey Hinton
很难用几句话来总结任何拥有超凡思想的人,对于Hinton,这证明特别具有挑战性的。三年前,Hinton已经在深入学习,co-inventing Boltzmann machines, backpropagation和对比差异取得了相应的成绩。但直到计算电源管理规模达到深度学习的需求,Hinton开始真正在学术界得到广泛的认可,他当之无愧。在2004,他共同创立神经计算和自适应感知,他精心挑选的邀请者来自于物理领域,神经科学与工程。他还创立了DNNresearch,这在谷歌去年被通过。从那时起,他一直在研究所谓的谷歌大脑神经网络项目,并帮助提高谷歌的图像识别和Android的语音识别能力。
2.Michael I Jordan
Michael I Jordan目前是伯克利大学教授,和麻省理工学院前教授。他的教学,就像他的研究兴趣,是统计和EECS之间的分裂。他帮助推广的贝叶斯网络在机器学习应用中使用,并常被人拿来作为统计和机器学习重叠的思想家。他是一个AAAI,ACM,IEEE,ASA,CSS,IMS,ISBA and SIA。他的研究生和博士后学生也走在机器学习的世界产生深远的影响,其中有几个人出现在Andrew Ng, David Blei and Zoubin Ghahramani这些中。
3.Andrew Ng
Andrew Ng是一位斯坦福大学的副教授,斯坦福的智能实验室主任,百度Coursera的创始人和董事长,首席科学家。他以第一作者或合著者在机器学习和人工智能发表文章100多篇。他在斯坦福的无人直升机项目(无人直升机通过强化学习是世界上最复杂的一种)。Andrew Ng在2011年还创办了谷歌“大脑”项目,是目前运行在百度大脑计划中(预计是世界上最大的神经网络)。
4.Jeff Hawkins
直到90年代,Jeff Hawkins的名字主要是与掌上电脑有关,他发明的一种装置。在2002年,他致力于神经科学和人工学习过程集中在人类大脑皮质的功能,并建立了理论神经科学中心。在2005年,他发表了对大脑的记忆预测框架理论的开创性工作,题为“智力:的大脑有了新的认识,会导致产生真正的智能机”。2005同年,Jeff Hawkins,还有前Palm Pilot首席执行官Donna Dublinsky and Dileep George成立Numenta,一家致力于关于大脑功能的理论和算法,可以实现这些理论的人工智能。在他们的研究结果主要是算法框架层次时间记忆和固定的稀疏分布的表示。
5.Yann LeCun
convulutional LeCun对神经网络的认识和发展作出了重要的贡献,特别是在图像识别领域。他花了很多时间在80年代后期和90年代初与AT&T,首先作为一个研究者和最终的图像处理的研究部门的负责人,一个图像压缩技术的主要创造者在哪里DjVu。他加入了纽约大学2003年计算机科学神经科学教授,并在去年成为facebook的人工智能实验室主任。
6.Terry Sejnowski
圣迭戈在加利福尼亚大学,生物科学教授,以及在索尔克研究所的弗兰西斯教授和霍华德克里克医学研究所研究员。他对机器学习领域的开拓性贡献包括他与 Geoffrey Hinton合作发明的 Boltzmann machines。由于他在计算脑功能的建模工作,他是10中的其中一个科学家被选到所有三个国家科学院(医学,科学和工程)。目前他为映射神经电路开发新工具。
7.David M. Blei
David M. Blei目前开始在哥伦比亚大学一个新的角色,作为一个计算机科学和统计学教授。在此之前,他在普林斯顿大学计算机科学系副教授。他作者合著了超过80篇研究论文,并在主题建模领域特别感兴趣(“一套算法,发现隐藏的主题结构在文档集”)。他的网站中包含一系列的开源软件包相关的主题造型,帮助别人开发。他的博士后和毕业生包括教授,哥伦比亚,康奈尔和卡耐基-梅隆大学,以及数据科学家从Twitter,facebook,谷歌和Adobe。
8. Daphne Koller
Daphne Koller是斯坦福大学计算机科学教授。她完成了她的硕士课程在18岁的时候在耶路撒冷的希伯来大学;她已经成为麦克阿瑟奖得主,美国国家工程和美国艺术与科学院院士的一员。她的工作主要集中在表示推理,学习,决策,和最近在焦点周围的计算机视觉和计算生物学。她也是Coursera创始人之一。
9. Zoubin Ghahramani
Zoubin Ghahramani是剑桥信息工程大学教授。他的贡献主要是贝叶斯方法的领域的机器学习,人工智能,统计,信息检索,生物信息学,计算电机的控制。他最近获得了750000美元的谷歌为自动统计一个项目,通过“探索LED Ghahramani无限可能的统计模型的空间来发现数据很好的解释,然后产生一个数字和自然语言文本的详细报告。”
10. Sebastian Thrun
Sebastian Thrun是谷歌副研究员,Udacity的首席执行官,和兼职教授、斯坦福大学计算机科学专业。Thrun主要是他在机器人领域称他斯坦利;LED的发展,自主汽车赢得了2005大挑战目前坐落在史密森。Thrun和团队开发的10万行软件设计的斯坦利,对传感器数据进行导航的决定。他目前领导谷歌的自动驾驶汽车项目。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10