Леон Ботту - Léon Bottou

Леон Ботту
Родившийся1965 (54–55 лет)
НациональностьФранцузский
Альма-матерÉcole Polytechnique
École Normale Supérieure
Université Paris-Sud
Научная карьера
ПоляМашинное обучение
УчрежденияFacebook исследования

Леон Ботту (1965 г.р.) - исследователь, наиболее известный своими работами в машинное обучение и Сжатие данных. Его работа представляет стохастический градиентный спуск как фундаментальный алгоритм обучения.[требуется разъяснение ] Он также является одним из главных создателей DjVu технология сжатия изображений (вместе с Янн ЛеКун и Патрик Хаффнер) и сопровождающий DjVuLibre, реализация DjVu с открытым исходным кодом. Он является первоначальным разработчиком Пышный язык программирования.

Жизнь

Леон Ботту родился во Франции в 1965 году. Он получил Diplôme d'Ingénieur из École Polytechnique в 1987 году магистр математики, оснований, прикладных программ и информатики из École Normale Supérieure в 1988 г. и докторскую степень Université Paris-Sud в 1991 году. Затем он присоединился к отделу исследований адаптивных систем в AT&T Bell Laboratories в Холмдел, Нью-Джерси, где он сотрудничал с Владимир Вапник по алгоритмам локального обучения.[1] в 1992 году он вернулся во Францию ​​и основал Neuristique S.A., компанию, которая производила инструменты машинного обучения и один из первых пакетов программного обеспечения для интеллектуального анализа данных. В 1995 году он вернулся в Bell Laboratories, где разработал ряд новых методов машинного обучения, таких как Graph Transformer Networks (аналогичные условное случайное поле ) и применил их для распознавания рукописного ввода и OCR.[2] Система распознавания банковских чеков, которую он помогал разработать, была широко использована NCR и другими компаниями, считывая более 10% всех чеков в США в конце 1990-х - начале 2000-х годов.

В 1996 году он присоединился к AT&T Labs и работал в основном над DjVu технология сжатия изображений,[3] который используется некоторыми веб-сайтами, в частности Интернет-архив, чтобы распространять отсканированные документы. С 2002 по 2010 год он работал научным сотрудником в лабораториях NEC в г. Принстон, Нью-Джерси, где он сосредоточился на теории и практике машинного обучения с крупномасштабными наборами данных,[4] онлайн-обучение и методы стохастической оптимизации.[5] Он разработал программное обеспечение с открытым исходным кодом LaSVM для быстрого крупномасштабного Машина опорных векторов, и стохастический градиентный спуск программное обеспечение для обучения линейной SVM и условных случайных полей. В 2010 году он присоединился к Microsoft adCenter в Редмонд, Вашингтон, а в 2012 году стал главным научным сотрудником Microsoft Research в Нью-Йорке. В марте 2015 года он присоединился к Facebook Artificial Intelligence Research, также в Нью-Йорке, в качестве руководителя исследования.

Он был программным председателем 2013 года. Конференция по нейронным системам обработки информации и 2009 Международная конференция по машинному обучению. Он является помощником редактора журнала IEEE с Транзакции по анализу шаблонов и машинному анализу, то IAPR Письма с распознаванием образов и независимо опубликованные Журнал исследований в области машинного обучения.[нужна цитата ] В 2007 году он был получен одним из первых Премия Блаватника для молодых ученых от Фонд семьи Блаватник и Нью-Йоркская академия наук.

Рекомендации

  1. ^ Вапник, Владимир Н .; Ботту, Леон (1993). «Локальные алгоритмы распознавания образов и оценки зависимостей». Нейронные вычисления. 5 (6): 893–909. Дои:10.1162 / neco.1993.5.6.893. S2CID  2327934.
  2. ^ ЛеКун, Янн; Ботту, Леон; Бенхио, Йошуа; Хаффнер, Патрик (1998). «Градиентное обучение, применяемое для распознавания документов». Труды IEEE. 86 (11): 2278–2324. Дои:10.1109/5.726791.
  3. ^ Ботту, Леон; и другие. (1998). «Сжатие изображений документов высокого качества с помощью DjVu». Журнал электронного изображения. 7 (3): 410–425. CiteSeerX  10.1.1.38.4518. Дои:10.1117/1.482609.
  4. ^ Ботту, Леон; Шапель, Оливье; ДеКост, Деннис; Уэстон, Джейсон, ред. (2007). Крупномасштабные ядерные машины. Серия обработки нейронной информации. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  978-0-262-02625-3.
  5. ^ Ботту, Леон (2004). «Стохастическое обучение». В Буске, Оливье; фон Люксбург, Ульрике (ред.). Расширенные лекции по машинному обучению. Конспект лекций по искусственному интеллекту. 3176. Берлин: Springer Verlag. С. 146–168. ISBN  978-3-540-23122-6.

внешняя ссылка