エラド・ハザン

エラド・ハザンはイスラエル系アメリカ人のコンピュータ科学者、学者、作家、研究者である。彼はプリンストン大学のコンピュータサイエンスの教授であり、Google AI Princetonの共同創設者兼ディレクターである。^{[1] [2]}

ハザンは、適応勾配法とAdaGradアルゴリズムの共同発明者です。150以上の論文を発表し、いくつかの特許を取得しています。機械学習と数学的最適化に取り組んでおり、最近では制御理論と強化学習に取り組んでいます。^[3]彼は、 「Introduction to Online Convex Optimization」と題した本を執筆しています。ハザンは、2018年にGoogleに買収されたIn8 Inc.の共同創設者です。^[4]

ハザンはテルアビブ大学で学び、2001年にコンピューターサイエンスの学士号、2002年に修士号を取得しました。その後、アメリカに渡り、 2006年にプリンストン大学でサンジーヴ・アローラの指導の下、コンピューターサイエンスの博士号を取得しました。^[1]

博士号取得後、ハザンは2006年にIBMアルマデン研究所の理論グループの研究スタッフメンバーに就任しました。その後、2010年にイスラエル工科大学テクニオン校の助教授に就任し、2013年に終身在職権を得て准教授に昇進しました。 ^[1] 2015年にプリンストン大学にコンピュータサイエンスの助教授として加わり、2016年にコンピュータサイエンスの教授になりました。2018年からはGoogle AI Princetonのディレクターを務めています。^[5]

Hazan の研究は主に機械学習、数学的最適化、制御理論、強化学習に焦点を当てています。彼は 5 件の米国特許の共同発明者です。

ハザンは、以前の反復で観察されたデータの幾何学的知識を動的に組み込み、より有益な勾配ベースの学習を実行する適応型サブグラディエント法を共同で導入しました。AdaGrad アルゴリズムはディープラーニングの最適化を変え、今日の最速アルゴリズムの基礎となっています。彼の研究では、オンライン ニュートン ステップやオンライン フランク ウルフ アルゴリズム、射影フリー法、適応型リグレット アルゴリズムなど、オンライン凸最適化の理論にも多大な貢献をしました。^[6]

数学的最適化の分野では、ハザンは線形分類と半正定値計画法のための最初の亜線形時間アルゴリズムを提案した。また、彼は最初の線形収束フランク・ウルフ型アルゴリズムも提示した。^[7]

最近では、ハザンと彼のグループは、オンライン凸最適化を制御に適用する非確率制御と呼ばれる微分可能強化学習の新しいパラダイムを提案しました。^[8]

• 2002–2006 – プリンストン大学ゴードン・ウーフェローシップ
• 2008 – 機械学習ジャーナル賞最優秀学生論文賞、COLT
• 2009年、2012年 – IBMパット・ゴールドバーグ記念最優秀論文賞^[9]
• 2011–2015 – 欧州研究会議マリー・キュリー・フェロー
• 2011年、2015年 – Googleリサーチアワード^{[10] [11]}
• 2012 – ICML 最優秀学生論文賞 準優勝
• 2013年 – 欧州研究会議（ERC）初期助成金受領者^[12]
• 2017年 – ベル研究所賞^[13]
• 2018年 – アマゾンリサーチアワード^[14]

• オンライン凸最適化入門(2016) ISBN  9781521003442

• Hazan, E., Agarwal, A., Kale, S. (2007). オンライン凸最適化のための対数リグレットアルゴリズム。機械学習、69(2-3), 169–192。
• Duchi, J., Hazan, E., Singer, Y. (2011). 「オンライン学習と確率的最適化のための適応型サブグラディエント法」機械学習研究ジャーナル、12(7)。
• Arora, S., Hazan, E., Kale, S. (2012). 乗法重み更新法: メタアルゴリズムとアプリケーション. コンピューティング理論, 8(1), 121–164.
• Hazan, E. (2019). オンライン凸最適化入門。arXiv プレプリント arXiv:1909.05207。
• Clarkson, KL, Hazan, E., Woodruff, DP (2012). 機械学習のためのサブ線形最適化。Journal of the ACM (JACM), 59(5), 1-49。
• Garber, D., & Hazan, E. (2013). オンラインおよび確率的最適化への応用を備えた線形収束条件付き勾配アルゴリズム。arXiv プレプリント arXiv:1301.4666。
• Agarwal, N., Bullins, B., Hazan, E., Kakade, S., & Singh, K. (2019 年 5 月)。敵対的妨害を伴うオンライン制御。機械学習に関する国際会議 (pp. 111–119)。PMLR。