Бин Ю - Bin Yu

Родная форма этого личное имя является Ю Бин. В этой статье используется Западный порядок имен при упоминании лиц.
Бин Ю
郁 彬
ОбразованиеПекинский университет (BA, 1984)
Калифорнийский университет в Беркли (MS, 1987; PhD, 1990)
НаградыIMS Товарищ (1999)
IEEE Товарищ (2001)
КАК Товарищ (2005)
AAAS Товарищ (2013)
Член NAS (2014)
Премия Элизабет Л. Скотт (2018)
Научная карьера
ПоляСтатистика
Машинное обучение
УчрежденияКалифорнийский университет в Беркли
Университет Висконсина-Мэдисона
Bell Labs
Интернет сайтwww.stat.berkeley.edu/ ~ бинью/

Бин Ю (Китайский : 郁 彬) - китайско-американский статистик. В настоящее время она является профессором канцлера кафедры статистики и электротехники и компьютерных наук в Калифорнийский университет в Беркли.[1][2]

биография

Ю получил степень бакалавра математики в 1984 г. Пекинский университет, и продолжил обучение в аспирантуре по статистике в Беркли, получив степень магистра в 1987 году и докторскую степень. в 1990 году. Диссертация, Некоторые результаты об эмпирических процессах и стохастической сложности, находился под совместным контролем Люсьен Ле Кам и Терри Спид.[3]

После докторантуры в Институт математических наук и доцентом в Университет Висконсина-Мэдисона, она вернулась в Беркли в качестве преподавателя в 1993 году, заняла эту должность в 1997 году и стала профессором канцлера в 2006 году. Она также работала в Bell Labs с 1998 по 2000 год, находясь в отпуске из Беркли, занимал должности в нескольких других университетах. Она возглавляла статистический департамент Беркли с 2009 по 2012 год и была президентом Институт математической статистики в 2014.[1][2][4]

Исследование

В своей работе Ю использует вычислительные разработки для решения научных проблем, сочетая подходы к статистическому машинному обучению с опытом многих сотрудников в различных областях, включая статистику, машинное обучение, нейробиологию, геномику и дистанционное зондирование.[5] Ее недавняя работа была сосредоточена на укреплении видения науки о данных, включая структуру для достоверной науки о данных.[6] и структура для интерпретируемого машинного обучения.[7] Ю получила недавнее освещение в новостях о ее достоверной структуре науки о данных,[8] исследования теоретических основ глубокого обучения,[9] и работа по прогнозированию серьезности COVID-19 в США.[10]

Почести и награды

Ю является членом Институт математической статистики, то IEEE, то Американская статистическая ассоциация, то Американская ассоциация развития науки, то Американская академия искусств и наук, а Национальная Академия Наук.[1][2][11][12][13] В 2012 году она была лектором Тьюки Общество Бернулли по математической статистике и теории вероятностей.[1][2] В 2018 году она была удостоена награды Премия Элизабет Л. Скотт. Ее пригласили прочитать лекцию Бреймана на выставке NeurIPS 2019 (официально известной как NIPS) на тему: наука о достоверных данных.[14][15][16][17]

использованная литература

  1. ^ а б c d Биография факультета, Калифорнийский университет в Беркли, дата обращения 18 октября 2020 г.
  2. ^ а б c d "Бин Ю", Народные новости за август 2012 г., Amstatnews, Американская статистическая ассоциация, 1 августа 2012 г., архивировано из оригинал 3 июля 2013 г..
  3. ^ Бин Ю на Проект "Математическая генеалогия"
  4. ^ Текущие чиновники В архиве 2016-10-31 на Wayback Machine, Институт математической статистики, получено 24 апреля 2013.
  5. ^ "Профиль Google Scholar для Бин Ю".
  6. ^ Ю, Бин; Кумбиер, Карл (12 ноября 2019 г.). "Veridical Data Science" (PDF). PNAS. 117 (8): 3920–3929. Дои:10.1073 / пнас.1901326117. ЧВК  7049126. PMID  32054788.
  7. ^ Мердок, У. Джеймс; Сингх, Чандан; Кумбиер, Карл; Аббаси-Асл, Реза; Ю, Бин (2019-10-29). «Интерпретируемое машинное обучение: определения, методы и приложения». Труды Национальной академии наук. 116 (44): 22071–22080. arXiv:1901.04592. Дои:10.1073 / pnas.1900654116. ISSN  0027-8424. S2CID  204755862.
  8. ^ "Бин Ю | Вычислительная техника, наука о данных и общество". data.berkeley.edu. Получено 2020-10-19.
  9. ^ «Калифорнийский университет в Беркли возглавит программу NSF / Simons Foundation стоимостью 10 миллионов долларов по исследованию теоретических основ глубокого обучения | Вычислительные технологии, наука о данных и общество». data.berkeley.edu. Получено 2020-10-19.
  10. ^ «Доставить нужное оборудование нужным людям». Беркли Инжиниринг. Получено 2020-10-19.
  11. ^ Заслуженные товарищи В архиве 2016-10-19 в Wayback Machine, Институт математической статистики, получено 24 апреля 2013.
  12. ^ Справочник стипендиатов IEEE В архиве 2013-01-31 в Wayback Machine, получено 24 апреля 2013.
  13. ^ Вновь избранные члены В архиве 2013-05-01 в Wayback Machine, Американская академия искусств и наук, Апрель 2013 г., данные получены 24 апреля 2013 г.
  14. ^ "Премия Элизабет Л. Скотт". Архивировано из оригинал 15 августа 2018 г.. Получено 30 марта 2019.
  15. ^ "Выпуск премии Ю". 2018-07-12. Получено 30 марта 2019.
  16. ^ "Выпуск премии Ю". 2018-09-11. Получено 30 марта 2019.
  17. ^ "Запись лекции Бреймана". 2020-10-18. Получено 18 октября 2020.

внешние ссылки