Isabelle Guyon

Isabelle Guyon
Uttal
Född ( 1961-08-15 ) 15 augusti 1961
Paris , Frankrike
Medborgarskap

fransk schweizisk amerikan
Alma mater
ESPCI Paris (MSc) Pierre and Marie Curie University (PhD)
Känd för
Stöd Vector Machines Siamesiska neurala nätverk
Utmärkelser
BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards (2020) AMIA Fellow (2011)
Vetenskaplig karriär
Fält Maskininlärning
institutioner
Bell Labs University of Paris-Saclay
Avhandling   Réseaux de neurones pour la reconnaissance des formes: architectures et apprentissage (neurala nätverk för mönsterigenkänning) (1988)
Doktorand rådgivare Gerard Dreyfus
Hemsida www .clopinet .com /isabelle /
Signatur

[izabɛl ɡɥijɔ̃] Isabelle Guyon ( franskt uttal: <a i=3>[ ; född 15 augusti 1961) är en franskfödd forskare inom maskininlärning känd för sitt arbete med stödvektormaskiner , artificiella neurala nätverk och bioinformatik . Hon är professor vid universitetet i Paris-Saclay .

Hon anses vara en pionjär inom området, med sitt bidrag till stödvektormaskinerna med Vladimir Vapnik och Bernhard Boser.

Biografi

Efter examen från den franska ingenjörsskolan ESPCI Paris 1985, gick hon med i gruppen av Gerard Dreyfus vid Université Pierre-et-Marie-Curie för att doktorera om neurala nätverksarkitekturer och utbildning.

Guyon försvarade sin avhandling 1988 och anställdes året efter vid AT&T Bell Laboratories , först som post-doc, sedan som gruppledare. Hon arbetade på Bell Labs i sex år, där hon utforskade flera forskningsområden, från neurala nätverk till mönsterigenkänning och beräkningslärandeteori , med tillämpning på handskriftsigenkänning . Hon samarbetade med Yann LeCun , Léon Bottou , Vladimir Vapnik , Corinna Cortes , Yoshua Bengio , Patrice Simard, och träffade sin blivande make, Bernhard Boser

1996 lämnade Guyon Bell Labs och uppfostrade sina barn i Berkeley , Kalifornien. I Berkeley skapade hon sitt eget maskininlärningskonsultföretag, Clopinet. Hon blev intresserad av medicinska tillämpningar och använde sitt tidigare arbete för att klassificera generna som är ansvariga för olika typer av cancer.

Sedan 2003 har Guyon organiserat många utmaningar inom datavetenskap, för att stimulera forskning inom detta område. Hon grundade ChaLearn 2011, en ideell organisation som syftar till att skapa utmaningar för maskininlärning som är öppna för alla. Hon var programordförande för NeurIPS 2016 och blev generalordförande för NeurIPS 2017. Hon är också Action Editor för Journal of Machine Learning Research och Series Editor för Series: Challenges in Machine Learning. Hon är medlem i European Laboratory for Learning and Intelligent Systems .

2016 kom Guyon tillbaka till Frankrike för att ta ordförandeprofessuren i Big data mellan University of Paris-Saclay och INRIA . Hon arbetar i gruppen TAU (TAckling the Underspecificified) av Laboratoire de recherche en informatique .

Med Bernhard Schölkopf och Vladimir Vapnik fick hon 2020 BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards för sitt arbete med maskininlärning.

Vetenskapligt arbete

Guyon har arbetat inom många underområden av maskininlärning, inklusive neurala nätverk , stödvektormaskiner , funktionsval och tillämpningar av maskininlärning till biologi .

Stöd-vektor maskiner

Bland hennes mest anmärkningsvärda bidrag uppfann Guyon stödvektormaskiner (SVM) 1992, tillsammans med Bernhard Boser och Vladimir Vapnik. SVM är en övervakad maskininlärningsalgoritm, jämförbar med neurala nätverk eller beslutsträd , som snabbt har blivit en klassisk teknik inom maskininlärning. SVM har särskilt bidragit till populariseringen av kärnmetoder .

Neurala nätverk

Under sina år på Bell Labs deltog Guyon i många projekt som involverade neurala nätverk . I synnerhet skrev hon några av de första artiklarna om användningen av neurala nätverk för handskriftsigenkänning med hjälp av MNIST-databasen . Hon är också en meduppfinnare av de siamesiska neurala nätverken , en neural nätverksarkitektur som används för att lära sig likheter, med applikationer för signatur-, ansikts- eller objektigenkänning.

Maskininlärning för biologi

Guyon är författare till många publikationer i skärningspunkten mellan biologi (cancerforskning och genomik) och artificiell intelligens. Hon har särskilt introducerat användningen av stödvektormaskiner för att upptäcka cancer med hjälp av gener.

Maskininlärningsutmaningar

Genom sin ideella organisation Chalearn har Guyon organiserat och riktat utmaningar som är öppna för alla för att lösa öppna problem inom maskininlärning, inklusive datorseende , neurovetenskap , partikelfysik , funktionsval och automatiserad maskininlärning . De flesta av de utmaningar som ChaLearn anordnat har resulterat i publikationer. Bland de mest citerade är:

  • Guyon et al., Resultatanalys av NIPS 2003 funktionsvalsutmaningen , Advances in neural information processing systems, 2005, länk
  • Escalera et al., ChaLearn Looking at People Challenge 2014: Dataset och resultat , Computer Vision - ECCV 2014 Workshops, Springer International Publishing, 2014, länk
  • Guyon et al., A short Review of ChaLearn AutoML Challenge, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 64:21-30, 2016, länk
  • Adam-Bourdario et al., The Higgs boson machine learning challenge , JMLR: Workshop and Conference Proceedings 42:19-55, 2015, länk

Privatliv

Hon är gift med Bernhard Boser, professor vid UC Berkeley . Hon har tvillingar och en dotter, som alla tre har avlagt en naturvetenskaplig examen. Guyon har tre medborgarskap: franska genom födelse, schweiziska genom äktenskap och amerikanskt genom naturalisering.

Pris och ära

Publikationer

Se även

externa länkar

Hämtad från " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Isabelle_Guyon&oldid=1142090355 "