ビン・ユ

ビン・ユ
郁彬
教育	北京大学（BA、1984年） カリフォルニア大学バークレー校（MS、1987年、PhD、1990年）
受賞歴	IMSフェロー（1999年） IEEEフェロー（2001年） ASAフェロー（2005年） AAASフェロー（2013年）NAS 会員（2014年）エリザベス・L・スコット賞（2018年）COPSS優秀業績賞および講演者（2023年）
科学者としてのキャリア
フィールド	統計 機械学習
機関	カリフォルニア大学バークレー校 ウィスコンシン大学マディソン 校 ベル研究所
博士課程の指導教員	ルシアン・ル・カム・ テリー・スピード
Webサイト	詳しくはこちら

ビン・ユー（中国語：郁彬）は中国系アメリカ人の統計学者。現在はカリフォルニア大学バークレー校の統計学部と電気工学・コンピュータサイエンス学部の学長教授を務めている。^{[1] [2]}

于氏は1984年に北京大学で数学の学士号を取得し、その後カリフォルニア大学バークレー校で統計学の大学院課程に進み、1987年に修士号、1990年に博士号を取得した。彼女の博士論文「経験的過程と確率的複雑性に関するいくつかの結果」は、ルシアン・ル・カム氏とテリー・スピード氏の共同指導を受けた。^[3]

数理科学研究所で博士研究員として研究を行い、ウィスコンシン大学マディソン校で助教授を務めた後、1993年にバークレー校の教員となり、1997年に終身在職権を得て、2006年に学長教授となった。また、バークレー校を休職中の1998年から2000年までベル研究所で働き、他のいくつかの大学で客員教授を務めた。2009年から2012年までバークレー校の統計学科長を務め、2014年には数理統計研究所の所長を務めた。 ^{[1] [2] [4] 2023年、} COPSS優秀功績賞および講演賞を受賞した。

Yu氏の研究分野は、統計学、機械学習、神経科学、ゲノミクス、リモートセンシングなど多岐にわたります。^[5]彼女の最近の研究は、データサイエンスに焦点を当てており、これには、検証可能なデータサイエンスのフレームワーク^{[6] [7]} や解釈可能な機械学習^[8]が含まれます。 Yu氏は最近、ディープラーニングの理論的基礎に関する調査^[9]や、米国におけるCOVID-19の重症度を予測する研究に関するニュース報道を受けています。^[10]

その他の研究テーマには、辞書学習、非負値行列因子分解 (NMF)、EM とディープラーニング (CNN とLSTM )、ランダム化実験における異種効果推定 (X-learner) などがあります。

ユーは、数理統計研究所、IEEE、アメリカ統計協会、アメリカ科学振興協会、アメリカ芸術科学アカデミー、米国科学アカデミーのフェローです。^{[1] [2] [11] [12] [13] 2012年には、}ベルヌーイ数理統計・確率協会のテューキー講師を務めました。^{[1] [2] 2018年には、}エリザベス・L・スコット賞を受賞しました。彼女は、NeurIPS 2019（正式名称はNIPS）で、真実のデータサイエンスをテーマにしたブレイマン講演を行うよう招待されました。 [ ^{14] [15] [16] [17] 2021年には、}ローザンヌ大学から名誉博士号を授与されました。^[18]そして、2023年には、COPSS優秀業績講演を受賞しました。^[19]

• ビン・ユー教授との会話 タオ・シー著、2013年7月9日