Isabelle Guyon- Isabelle Guyon

Isabelle Guyon ( Französisch Aussprache: [izabɛl ɡjɔ] ; * 15. August 1961) ist ein Französisch geborenen Forscher in Maschinelles Lernen für ihre Arbeit an bekannten Support-Vektor - Maschinen , künstliche neuronale Netze und Bioinformatik . Sie ist Lehrstuhlinhaberin an der Universität Paris-Saclay .

Mit ihrem Beitrag zu den Support-Vector-Maschinen mit Vladimir Vapnik und Bernhard Boser gilt sie als Pionierin auf diesem Gebiet .

Biografie

Nach ihrem Abschluss an der französischen Ingenieurschule ESPCI Paris im Jahr 1985 schloss sie sich der Gruppe von Gerard Dreyfus an der Université Pierre-et-Marie-Curie an, um über Architektur und Training neuronaler Netze zu promovieren.

Guyon verteidigte 1988 ihre Dissertation und wurde im Jahr darauf bei den AT&T Bell Laboratories zunächst als Postdoc, dann als Gruppenleiterin eingestellt. Sie arbeitete sechs Jahre lang bei Bell Labs, wo sie verschiedene Forschungsgebiete erforschte, von neuronalen Netzen über Mustererkennung und Computerlerntheorie mit Anwendung auf die Handschrifterkennung . Sie arbeitete mit Yann LeCun , Léon Bottou , Vladimir Vapnik , Corinna Cortes , Yoshua Bengio , Patrice Simard zusammen und lernte ihren zukünftigen Ehemann Bernhard Boser kennen

1996 verließ Guyon Bell Labs und zog ihre Kinder in Berkeley , Kalifornien, auf. In Berkeley gründete sie ihr eigenes Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen, Clopinet. Sie interessierte sich für medizinische Anwendungen und nutzte ihre früheren Arbeiten, um die Gene zu klassifizieren, die für verschiedene Krebsarten verantwortlich sind.

Seit 2003 hat Guyon viele Herausforderungen in der Datenwissenschaft organisiert, um die Forschung in diesem Bereich anzuregen. 2011 gründete sie ChaLearn, eine gemeinnützige Organisation mit dem Ziel, Herausforderungen für maschinelles Lernen zu schaffen, die für alle offen sind. Sie war Program Chair von NeurIPS 2016 und wurde General Chair von NeurIPS im Jahr 2017. Sie ist auch Action Editor für das Journal of Machine Learning Research und Series Editor für Series: Challenges in Machine Learning. Sie ist Mitglied des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems .

2016 kehrte Guyon nach Frankreich zurück, um die Lehrstuhlprofessur für Big Data zwischen der Universität Paris-Saclay und dem INRIA zu übernehmen . Sie arbeitet in der Gruppe TAU (TAckling the Underspecified) des Laboratoire de recherche en informatique .

Mit Bernhard Schölkopf und Vladimir Vapnik erhielt sie 2020 die BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards für ihre Arbeit im Bereich Machine Learning.

Wissenschaftliche Arbeit

Guyon hat in vielen Teilgebieten des maschinellen Lernens gearbeitet, darunter neuronale Netze , Support-Vektor-Maschinen , Merkmalsauswahl und Anwendungen des maschinellen Lernens auf die Biologie .

Support-Vektor-Maschinen

Unter ihren bemerkenswertesten Beiträgen erfand Guyon 1992 gemeinsam mit Bernhard Boser und Vladimir Vapnik Support-Vektor-Maschinen (SVM). SVM ist ein überwachter maschineller Lernalgorithmus, vergleichbar mit neuronalen Netzen oder Entscheidungsbäumen , der sich schnell zu einer klassischen Technik im maschinellen Lernen entwickelt hat. SVMs haben insbesondere zur Popularisierung von Kernel-Methoden beigetragen .

Neuronale Netze

Während ihrer Jahre bei Bell Labs nahm Guyon an zahlreichen Projekten mit neuronalen Netzen teil . Insbesondere schrieb sie einige der ersten Veröffentlichungen über die Verwendung neuronaler Netze zur Handschrifterkennung unter Verwendung der MNIST-Datenbank . Sie ist auch Miterfinderin der siamesischen neuronalen Netze , einer neuronalen Netzarchitektur zum Erlernen von Ähnlichkeiten mit Anwendungen zur Signatur-, Gesichts- oder Objekterkennung.

Maschinelles Lernen für die Biologie

Guyon ist Autor zahlreicher Veröffentlichungen an der Schnittstelle von Biologie (Krebsforschung und Genomik) und künstlicher Intelligenz. Sie hat insbesondere den Einsatz von Support-Vektor-Maschinen zur Erkennung von Krebs anhand von Genen eingeführt.

Herausforderungen beim maschinellen Lernen

Durch ihre gemeinnützige Organisation Chalearn hat Guyon Herausforderungen organisiert und geleitet, die für alle offen sind, um offene Probleme des maschinellen Lernens zu lösen, darunter Computer Vision , Neurowissenschaften , Teilchenphysik , Merkmalsauswahl und automatisiertes maschinelles Lernen . Die meisten der von ChaLearn organisierten Herausforderungen haben zu Veröffentlichungen geführt. Zu den am häufigsten zitierten gehören:

• Guyon et al., Result analysis of the NIPS 2003 feature selection challenge , Advances in neural information processing systems, 2005, link
• Escalera et al., ChaLearn Looking at People Challenge 2014: Datensatz und Ergebnisse , Computer Vision - ECCV 2014 Workshops, Springer International Publishing, 2014, Link
• Guyon et al., A short Review of the ChaLearn AutoML Challenge, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 64:21-30, 2016, link
• Adam-Bourdario et al., The Higgs Boson Machine Learning Challenge , JMLR: Workshop and Conference Proceedings 42:19-55, 2015, link

Privatleben

Sie ist mit Bernhard Boser verheiratet, einem Professor an der UC Berkeley . Sie hat Zwillinge und eine Tochter, die alle drei ein naturwissenschaftliches Studium abgeschlossen haben. Guyon hat drei Staatsbürgerschaften: Französisch durch Geburt, Schweizer durch Heirat und Amerikaner durch Einbürgerung.

Auszeichnungen und Ehrungen

• Empfänger der BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards (2020)
• Fellow der American Medical Informatics Association (2011)

Veröffentlichungen

• Bernhard Boser, Isabelle Guyon und Vladmir Vapnik, A training algorithm for optimal margin classifiers , Proceedings of the five annual workshop on Computational Learning Theory, 1992, doi: 10.1145/130385.130401
• Jane Bromley, Isabelle Guyon, Yann LeCun, Eduard Säckinger und Roopak Shah, Signature Verification using a" siamese" time delay neural network , Advances in Neural Information Processing Systems, 1994, doi: 10.5555/2987189.2987282
• Isabelle Guyon und André Elisseeff, Eine Einführung in die Variablen- und Merkmalsauswahl , Journal of Machine Learning Research, 2003, doi: 10.5555 / 944919.944968
• Isabelle Guyon, Jason Weston, Stephen Barnhill und Vladimir Vapnik, Genselektion für die Krebsklassifizierung mit Hilfe von Support-Vektor-Maschinen , Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, 2002, doi: 10.1023/A:1012487302797

Siehe auch

• Support-Vektor-Maschinen
• Maschinelles Lernen
• Tiefes Lernen
• Künstliche neurale Netzwerke

Verweise

Externe Links

• Offizielle Website
• Von Google Scholar indizierte Veröffentlichungen von Isabelle Guyon