Loading article…
シンシア・ダイアン・ルーディン（1976年生まれ）[1]は、機械学習を専門とするアメリカのコンピュータ科学者、統計学者であり、解釈可能な機械学習の研究で知られています。彼女はデューク大学の解釈可能な機械学習ラボの所長であり、そこでコンピュータサイエンス、電気・コンピュータ工学、統計科学、生物統計学、バイオインフォマティクスの教授を務めています。[2] 2022年には、高リスク領域におけるAIシステムの透明性の重要性に関する研究により、人工知能振興協会（AAAI）から人類の利益のための人工知能に対するSquirrel AI賞を受賞しました。[3]
教育とキャリア
ルーディンは1999年にバッファロー大学を数理物理学と音楽理論の二重専攻で首席で卒業した。[2]彼女は2004年にプリンストン大学で応用数学と計算数学の博士号を取得した。彼女の博士論文「ブースティング、マージン、ダイナミクス」はイングリッド・ドーベシーズとロバート・シャピレの指導を受けた。[2] [4]
ニューヨーク大学で博士研究員、コロンビア大学で准研究員を務めた後、2009年にMITスローン経営大学院の教員に就任し、2016年にデューク大学に移った。[2]
彼女はINFORMSのデータマイニング部門[5]とアメリカ統計学会の統計学習およびデータサイエンス部門[6]の部門長を務めました。また、DARPAのISAT教員諮問委員会委員、AAAIの評議員、司法支援局刑事司法技術予測グループ(BJA CJTFG)のメンバーを務めました。現在はACM SIGKDD [7]の執行委員を務めており、米国科学・工学・医学アカデミー[9]の応用理論統計委員会(CATS) [8]と法と司法委員会(CLAJ)の両方のメンバーでもあります。また、Management Science [10]、Harvard Data Science Review [11]、Journal of Quantitative Criminology [ 12]の編集委員も務めています。
その他の受賞歴
2019年、ルーディンは「解釈可能な機械学習アルゴリズム、大規模医療データベースの予測、ランキングアルゴリズムの理論的特性への貢献」により、アメリカ統計学会[13]および数理統計研究所のフェローに選出されました[14] 。彼女は2022年に人工知能振興協会のフェローに選出されました。[15]
彼女は2022年に名誉あるグッゲンハイムフェローシップを受賞した。[16]
彼女は、電力網の信頼性に関する研究で2013年のINFORMS Innovative Applications in Analytics Awardを受賞し、認知機能低下を評価するための解釈可能な機械学習モデルに関する研究で2016年のINFORMS Innovative Applications in Analytics Awardを受賞し、重症患者の発作予測のための解釈可能な機械学習モデルに関する研究で2019年のINFORMS Innovative Applications in Analytics Awardを受賞し、集中治療室で使用される2HELPS2Bスコアにつながりました。[17]
ルーディンは、2021年にINFORMSから製造およびサービスオペレーションマネジメント最優秀オペレーションマネジメント論文賞の共同受賞者となった。[17]
ルーディンは2018年の説明可能機械学習チャレンジでFICO表彰賞を受賞した。[18]
ルーディンは2017年にオペレーションズリサーチにおける優秀賞であるダニエル・H・ワグナー賞の最終候補者となった。[17]
ルーディンは、Businessinsider.comによって2015年にMITで最も印象的な教授12人の一人に選ばれました。[19]
ルーディンはKDD（2014年と2019年） [20]、AISTATS [21]、ノーベル会議（2021年） で基調講演を行っている。
仕事
2007年から、ルーディンはコロンビア大学とコンエジソンの共同プロジェクトで主任科学者を務め、機械学習を使ってニューヨーク市の二次配電網の維持管理に取り組みました。このプロジェクトは2013年のINFORMS Innovative Applications in Analytics Awardを受賞しました。[17]
ルディンは、マサチューセッツ州ケンブリッジの学生トン・ワンとケンブリッジ警察署の刑事とともに、犯罪の連続性を検出するシリーズファインダーアルゴリズム[22]を開発しました。シリーズファインダーは、ニューヨーク市警が同一人物による犯罪のパターンを検出するために使用する パターンライザーアルゴリズム[23]に組み込まれました。
ルディンが元学生のベルク・ウストゥンと行ったスコアリングシステムの研究は、睡眠時無呼吸のスクリーニングと診断、ICU患者の発作予測、成人のADHDスクリーニング、筆跡分析（時計描画テスト）を使用した認知機能低下の検出のための医療スコアリングシステムの開発に使用されました。この研究は2016年と2019年にINFORMS Innovative Applications in Analytics Awardを受賞し、ワグナー賞の最終候補にもなりました。[17]
デューク大学では、ルーディンは学部生の2つのチームを指導し、2018年のNTIREシングルイメージスーパーレゾリューションコンペティション（トラック1、クラシックバイキュービック）と2018年のPoeTix文学チューリングコンペティションで優勝しました。[2]
ルーディンは、刑事司法制度や重大な決定におけるブラックボックスモデルを批判する研究でよく知られている。その理由は、解釈可能なモデルも同様に正確であるという点である。彼女の研究「重大な決定におけるブラックボックス機械学習モデルの説明をやめ、代わりに解釈可能なモデルを使う」Nature Machine Intelligence、2019年では、他にもいくつかの理由が概説されている。[24] [25] [26]彼女は、機械学習ジャーナルの科学と社会のための機械学習に関する特別号の編集[27]や、アメリカ統計協会の報告書「データによる発見：統計とコンピューターサイエンスを活用した科学と社会の変革」の編成など、機械学習の社会的利益への応用に関する研究を奨励するいくつかの取り組みを主導してきた。[28]彼女の研究は、人間中心の人工知能コミュニティ にとって影響力のある情報源となっている。
プリンストン大学の大学院で、ルーディンはブースティングアルゴリズムの収束特性を証明しました。彼女の博士論文は、AdaBoostがL1マージン（決定境界とそれに最も近いデータ観測との間の距離の一種）を最大化するかどうかというよく研究されている疑問に答えるものでした。[2]
参考文献
- ^ 生年月日は米国議会図書館のカタログエントリより、2019年8月22日取得
- ^ abcdef 履歴書(PDF) 、 2022-04-10取得
- ^ キングリー、ケン（2021年10月15日）「デューク大学のコンピューター科学者が人工知能研究で100万ドル相当の「ノーベル賞」を受賞」WRAL TechWire、2021年10月15日時点のオリジナルよりアーカイブ、 2021年10月18日閲覧; 「「新しいノーベル賞」- コンピューター科学者が100万ドルの人工知能賞を受賞」、SciTechDaily、2021年10月17日、2021年10月17日時点のオリジナルからアーカイブ、2021年10月18日閲覧
- ^ 数学系譜プロジェクトのシンシア・ルーディン
- ^ データマイニング部門の役員に通知
- ^ アメリカ統計学会統計学習・データサイエンス部会役員
- ^ 2021 ACM SIGKDD選挙結果
- ^ NASEM応用理論統計委員会
- ^ NASEM刑法・司法委員会
- ^ Management Science Editorial Board 、 2019年8月22日閲覧
- ^ 「ハーバードデータサイエンスレビュー編集委員会」、ハーバードデータサイエンスレビュー
- ^ 定量犯罪学ジャーナル編集委員会
- ^ ASAフェロー一覧
- ^ 2019 IMS フェロー発表、数理統計研究所、2019 年 5 月 14 日、2019 年 8 月 22 日閲覧
- ^ AAAIフェローに選出、人工知能振興協会、2022年4月10日、 2022-04-10閲覧
- ^ 2022年度グッゲンハイムフェロー発表、ジョン・サイモン・グッゲンハイム記念財団、2022年4月10日
- ^ abcde INFORMS シンシア・ルーディンの捜索
- ^ FICO、第1回XMLチャレンジの優勝者を発表
- ^ MIT で最も印象的な教授 12 人、Business Insider
- ^ Cynthia Rudin の ACM ウェブ検索
- ^ AISTATS 2017 スケジュール
- ^ 犯罪パターンの検出方法を学ぶ、トン・ワン、シンシア・ルーディン、ダニエル・ワグナー、リッチ・セヴィエリ著(PDF)
- ^ 犯罪パターンの特定を支援する推奨エンジン、Alex Chohlas-Wood と ES Levine 著(PDF)
- ^ Rudin, Cynthia (2019)、「重要な意思決定にはブラックボックス機械学習モデルの説明をやめ、代わりに解釈可能なモデルを使用する」、Nature Machine Intelligence、1 (5): 206–215、arXiv : 1811.10154、doi :10.1038/s42256-019-0048-x、PMC 9122117、PMID 35603010、S2CID 182656421
- ^ Behseta, Sam; Dunn, Michelle (2020年4月16日)、「解釈可能な機械学習のチャンピオン、シンシア・ルディンに会う」チャンス、33 (2): 4–6、doi :10.1080/09332480.2020.1754062、S2CID 218845746
- ^ 「シンシア・ルーディン」、統計学者の人生、統計界の女性を称える、AmStat News、2019年3月1日
- ^ ルディン、シンシア、ワグスタッフ、キリ、科学と社会のための機械学習(PDF)
- ^ データによる発見：統計とコンピュータサイエンスを活用して科学と社会を変革する、アメリカ統計学会ワーキンググループ（PDF）
外部リンク
- ホームページ
- Google Scholarにインデックスされた Cynthia Rudin の出版物
- 「医師は独学のコンピューターが正しい診断を下していることをどうやって確認できるのか？」 NPR