John D. Lafferty - John D. Lafferty

John D. Lafferty
Alma Mater Princeton University ( PhD , MA )
Middlebury College ( BA )
Bekannt für Bedingte Zufallsfelder
Auszeichnungen IEEE Fellow (2007)
Test-of-Time Award of ICML (2011,2012)
Classic Paper Prizes of ICML (2013)
Test of Time Award of SIGIR (2014)
Wissenschaftlicher Werdegang
Felder Informatik
Maschinelles Lernen
Institutionen Yale University
University of Chicago
Carnegie Mellon University
IBM Research
Harvard University
Doktoranden Adam Berger
Cheng Xiang Zhai
Andere bemerkenswerte Studenten David Blei (Post Dr.)
Webseite Meere .yale .edu /fakultätsforschung /fakultätsverzeichnis /john-lafferty

John D. Lafferty ist ein amerikanischer Wissenschaftler, Professor an der Yale University und führender Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens . Er ist am besten dafür bekannt, dass er zusammen mit Andrew McCallum und Fernando CN Pereira die Conditional Random Fields vorgeschlagen hat .

Biografie

2017 wurde Lafferty zum John C. Malone Professor of Statistics and Data Science an der Yale University ernannt . Zuvor lehrte er an der University of Chicago als Louis Block Professor für Statistik und Informatik und war Inhaber der University of California, Berkeley und der University of California, San Diego . Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich statistisches maschinelles Lernen, Information Retrieval und Natural Language Processing ; konzentrieren sich auf rechnerische und statistische Aspekte von nichtparametrischen Methoden , hochdimensionalen Daten und grafischen Modellen .

Vor seiner Tätigkeit an der University of Chicago im Jahr 2011 war er seit 1994 Dozent an der Carnegie Mellon University , wo er an der Gründung der weltweit ersten Abteilung für maschinelles Lernen mitwirkte. Vor der CMU war er Research Staff Member am IBM Thomas J. Watson Research Center , wo er in der Gruppe von Frederick Jelinek an natürlicher Sprache und Textverarbeitung arbeitete . Lafferty erhielt einen Ph.D. in Mathematik von der Princeton University , wo er Mitglied des Programms für angewandte und computergestützte Mathematik war. Bevor er zu IBM kam, war er Assistant Professor am Mathematics Department der Harvard University .

2007 wurde er zum Fellow des IEEE "für Beiträge zur statistischen Mustererkennung und statistischen Sprachverarbeitung" gewählt.

Akademische Karriere

Lafferty hatte viele angesehene Positionen inne, darunter: 1) Programm-Co-Vorsitzender und allgemeiner Co-Vorsitzender der Konferenzen der Neural Information Processing Systems ( NIPS ) Foundation; 2) Co-Direktor des neuen Ph.D. Maschinelles Lernen Ph.D. Programm; 3) Mitherausgeber des Journal of Machine Learning Research und des Electronic Journal of Statistics; und 4) Mitglied des Ausschusses für angewandte und theoretische Statistik (CATS) des Nationalen Forschungsrats.

Lafferty erhielt zahlreiche Auszeichnungen, darunter zwei Test-of-Time-Auszeichnungen auf der International Conference on Machine Learning (ICML) 2011 & 2012, den Classic Paper Prize der ICML 2013 und die Test-of-Time-Auszeichnungen bei der Special Interest Group on Information Retrieval ( SIGIR) 2014.

Ausgewählte Werke

  • 1990. Ein statistischer Ansatz zur maschinellen Übersetzung .
Die Idee der statistischen maschinellen Übersetzung wurde in den Labors von IBM Research geboren.
  • 2001. Bedingte Zufallsfelder: Wahrscheinlichkeitsmodelle zur Segmentierung und Beschriftung von Sequenzdaten .
Test-of-Time-Preis der ICML 2011.
  • 2002. Diffusionskernel auf Graphen und anderen diskreten Eingaberäumen .
Test-of-Time-Preis der ICML 2012.
  • 2003. Halbüberwachtes Lernen mit Gaußschen Feldern und harmonischen Funktionen .
Klassische Papierpreise der ICML 2013.
  • 2003. Jenseits unabhängiger Relevanz: Methoden und Bewertungsmetriken für die Unterthemensuche .
Test of Time Award von SIGIR 2014.
  • 2006. Dynamische Themenmodelle . ICML'06.

Siehe auch

Verweise

Externe Links