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イザベル・ギヨン | |
|---|---|
| 発音 |
|
| 生まれる | 1961年8月15日 |
| 市民権 | フランス系 スイス系 アメリカ人 |
| 母校 | ESPCI パリ(MSc) ピエール・マリー・キュリー大学(PhD) |
| 知られている | サポートベクターマシン シャムニューラルネットワーク |
| 受賞歴 | BBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞（2020年） AMIAフェロー（2011年） |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 機械学習 |
| 機関 | ベル研究所 パリ・サクレー大学 |
| 論文 | 形式認識のためのニューロンの研究: アーキテクチャと見習い (パターン認識のためのニューラル ネットワーク) (1988) |
| 博士課程の指導教員 | ジェラルド・ドレフュス |
| Webサイト | クロピネット |
イザベル・ギヨン（フランス語発音：[izabɛl ɡɥijɔ̃]、1961年8月15日生まれ）は、フランス生まれの機械学習研究者であり、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、バイオインフォマティクスに関する研究で知られています。[1]彼女はパリサクレー大学の教授です。[2]ギヨンは2022年10月からGoogle Researchのディレクター、リサーチサイエンティストを務めています。[3]
彼女はウラジミール・ヴァプニクやベルンハルト・ボーザーとともにサポートベクターマシンの開発に貢献し、この分野の先駆者とみなされている。 [4] [5]
バイオグラフィー
1985年にフランスの工科大学ESPCIパリ校を卒業後、[6]ピエール・エ・マリー・キュリー大学のジェラール・ドレフュスのグループに参加し、ニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニングに関する博士号を取得した。[7] [8]
ギヨンは1988年に博士論文を発表し、翌年AT&Tベル研究所に最初はポスドクとして、その後グループリーダーとして採用された。[5]彼女はベル研究所で6年間働き、ニューラルネットワークからパターン認識、計算学習理論、手書き認識への応用まで、いくつかの研究分野を探求した。[9]彼女はヤン・ルカン、レオン・ボット、ウラジミール・ヴァプニク、コリーナ・コルテス、ヨシュア・ベンジオ、パトリス・シマールと共同研究を行い、将来の夫となるベルンハルト・ボーザーと出会った。[1] [5]
1996年、ガイヨンはベル研究所を離れ、カリフォルニア州バークレーで子供を育てた。[1]バークレーで、彼女は自身の機械学習コンサルティング会社、クロピネットを設立した。[10] 彼女は医療への応用に興味を持ち、以前の研究を利用して、さまざまな種類の癌の原因となる遺伝子を分類した。[11]
2003年以来、ギヨンはデータサイエンス分野の研究を刺激するために、データサイエンスの分野で多くのチャレンジを組織してきました。[5] [12]彼女は2011年に、誰もが参加できる機械学習のチャレンジを作成することを目的とした非営利団体ChaLearnを設立しました。[12]彼女はNeurIPS 2016のプログラム議長を務め[13]、2017年にはNeurIPSのゼネラルチェアに就任しました。 [14]彼女はまた、Journal of Machine Learning Researchのアクションエディター[15]と、シリーズ：機械学習の課題のシリーズエディターでもあります。 [16]彼女は、欧州学習およびインテリジェントシステム研究所のメンバーです。[17]
2016年、ギュイヨンはフランスに戻り、パリ・サクレー大学とINRIAのビッグデータ学科の教授職に就きました。[4]彼女は、 Laboratoire de recherche en informatiqueの研究協力であるTAU (TAckling the Underspecified)で働いています。[18]
彼女は、ベルンハルト・シェルコプフとウラジミール・ヴァプニックとともに、機械学習に関する研究で2020年にBBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞を受賞した。 [5]
科学研究
ギヨン氏は、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、特徴選択、生物学への機械学習の応用など、機械学習の多くのサブ分野で研究を行ってきました。
サポートベクターマシン
ギヨンの最も注目すべき貢献の一つは、1992年にベルンハルト・ボーザーとウラジミール・ヴァプニックと共同でサポートベクターマシン（SVM）を発明したことです。 [19] SVMは、ニューラルネットワークや決定木に匹敵する教師あり機械学習アルゴリズムであり、機械学習の古典的な手法として急速に普及しました。SVMは特にカーネル法の普及に貢献しました。
ニューラルネットワーク
ベル研究所在籍中、ギヨンはニューラルネットワークに関わる数多くのプロジェクトに参加した。特に、MNISTデータベースを使用した手書き文字認識のためのニューラルネットワークの使用に関する最初の論文のいくつかを執筆した。[20]また、彼女は類似性を学習するニューラルネットワークアーキテクチャであるシャムニューラルネットワークの共同発明者でもあり、署名、顔、物体認識への応用が期待されている。[11]
生物学のための機械学習
ギヨンは生物学（がん研究とゲノミクス）と人工知能の交差点で多くの出版物を執筆している。彼女は遺伝子を使ってがんを検出するサポートベクターマシンの使用を特に紹介した。[21]
機械学習の課題
ギヨンは非営利団体ChaLearnを通じて、コンピュータービジョン、[22]神経科学、[23]素粒子物理学、[24]特徴選択、[25]因果関係[26]、自動機械学習[27]など、機械学習における未解決の問題を解決するために、誰でも参加できるチャレンジを企画・運営してきました。ChaLearnが企画したチャレンジのほとんどは出版物として出版されています。最も引用されているものは次のとおりです。
- Guyon ら、「NIPS 2003 特徴選択チャレンジの結果分析」、神経情報処理システムの進歩、2005 年、リンク
- Escalera 他「ChaLearn Looking at People Challenge 2014: データセットと結果」、Computer Vision - ECCV 2014 Workshops、Springer International Publishing、2014、リンク
- Guyon 他「ChaLearn AutoML Challenge の簡単なレビュー」、JMLR: Workshop and Conference Proceedings 64:21-30、2016、リンク
- Adam-Bourdario 他「ヒッグス粒子機械学習チャレンジ」、JMLR: ワークショップおよび会議議事録 42:19-55、2015、リンク
私生活
彼女はカリフォルニア大学バークレー校の教授であるベルンハルト・ボーザーと結婚している。[28]彼女には双子と1人の娘がおり、3人とも理系の学位を取得している。[29]ギヨンは3つの国籍を持っている。生まれつきフランス人、結婚によりスイス人、帰化によりアメリカ人である。[1]
受賞と栄誉
- BBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞受賞者（2020年）[5]
- アメリカ医療情報学会フェロー（2011）[30]
出版物
- Bernhard Boser、Isabelle Guyon、Vladmir Vapnik、「最適マージン分類器のトレーニングアルゴリズム」、第 5 回計算学習理論ワークショップの議事録、1992 年、doi:10.1145/130385.130401
- Jane Bromley、Isabelle Guyon、Yann LeCun、Eduard Säckinger、Roopak Shah、「シャム」時間遅延ニューラル ネットワークを使用した署名検証、Advances in Neural Information Processing Systems、1994 年。
- Isabelle Guyon と André Elisseeff、「変数と特徴選択の紹介」、Journal of Machine Learning Research、2003 年。
- Isabelle Guyon、Jason Weston、Stephen Barnhill、Vladimir Vapnik、「サポートベクターマシンを使用した癌分類のための遺伝子選択」、機械学習、Kluwer Academic Publishers、2002、doi:10.1023/A:1012487302797
参照
参考文献
- ^ abcd ラルスリー、デヴィッド (2018-04-08). 「イザベル・ギヨンは諜報機関の民主主義者である」。ルモンド(フランス語) 。2020年6月15日に取得。
- ^ "アルゴリズムの開発とクラス化: イザベル・ギヨンの再補償の試み".パリサクレー大学(フランス語)。 2020-05-28 。2020年6月15日に取得。
- ^ “Isabelle Guyon”. guyon.chalearn.org . 2024年5月24日閲覧。
- ^ ab "ピオニエール : イザベル・ギヨン、パリ・サクレー大学教授 - テクノスとイノベーション". L'Usine nouvelle（フランス語）。 2018-02-07 。2020年6月15日に取得。
- ^ abcdef "Isabelle Guyon". FBBVA . 2020年6月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年6月15日閲覧。
- ^ ESPCI卒業生。 「イザベル・ボーザー（旧姓ギヨン）、100 時代の昇進者」。ESPCI (フランス語) 。2020年6月15日に取得。
- ^ イザベル・ギヨン (1988). Réseaux de neurones pour la reconnaissance des formes : 建築と見習い(フランス語)。
- ^ 「ホームページ - ジェラール・ドレフュス」www.neurones.espci.fr . 2020年6月15日閲覧。
- ^ Wang, Patrick SP; Guyon, Isabelle (1994-01-01). World Scientific (編). ニューラルネットワーク技術を使用したパターン認識システムの進歩. World Scientific. ISBN 978-981-4611-81-7. 2020年6月15日閲覧。
- ^ Isabelle Guyon. 「ClopiNet: Isabelle Guyon のコンサルティング会社」. 2020年6月15日閲覧。
- ^ ab Bromley, Jane; Guyon, Isabelle; LeCun, Yann; Säckinger, Eduard (1994). Morgan-Kaufmann (ed.). 「「Siamese」時間遅延ニューラルネットワークを使用した署名検証」(PDF)。ニューラル情報処理システムの進歩。6 : 737–744 。2020年5月23日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2020年6月15日閲覧。
- ^ abc 「Chalearn:機械学習の課題」。2020年6月15日閲覧。
- ^ 「NeurIPS 2016: 委員会」。2020年6月15日閲覧。
- ^ 「NeurIPS 2017: 委員会」 。 2020年6月15日閲覧。
- ^ 「Journal of Machine Learning Research: Editorial Board」。2020年6月15日閲覧。
- ^ 「シリーズ：機械学習の課題」。2020年6月15日閲覧。
- ^ “Membres d'ELLIS” . 2020年6月15日閲覧。
- ^ 「TikiWiki | 人物」。2020年6月20日閲覧。
- ^ 「 最適マージン分類器のトレーニングアルゴリズム | 計算学習理論に関する第 5 回年次ワークショップの議事録」。CiteSeerX 10.1.1.21.3818 。doi : 10.1145 /130385.130401。S2CID 207165665。
{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です - ^ Bottou, L.; Cortes, C.; Denker, JS; Drucker, H. (1994). 「分類器方法の比較: 手書き数字認識のケーススタディ」。第12 回 IAPR 国際パターン認識会議の議事録 (カタログ番号 94CH3440-5)。第 2 巻。pp. 77–82 第 2 巻。doi : 10.1109/ICPR.1994.576879。ISBN 0-8186-6270-0. S2CID 46946958。
- ^ Guyon, Isabelle; Weston, Jason; Barnhill, Stephen; Vapnik , Vladimir (2002-01-01). 「サポートベクターマシンを使用した癌分類のための遺伝子選択」。機械学習。46 (1): 389– 422. doi : 10.1023/A:1012487302797 . ISSN 1573-0565. S2CID 207720429.
- ^ 「人をみる：Chalearnワークショップシリーズ」。2020年6月17日閲覧。
- ^ Springer International Publishing、編（2017）。ニューラルコネクトミクスチャレンジ。機械学習の課題に関するSpringerシリーズ。ISBN 978-3-319-53069-7. 2020年6月17日閲覧。
- ^ 「NIPS 2014ワークショップ：高エネルギー粒子物理学」2014年。 2020年6月17日閲覧。
- ^ Springer-Verlag 編 (2006)。特徴抽出: 基礎と応用。あいまいさとソフトコンピューティングの研究。ISBN 978-3-540-35487-1. 2020年6月17日閲覧。
- ^ 「ChaLearn Fast Causation Coefficient Challenge」. competitions.codalab.org . 2024年3月16日閲覧。
- ^ Springer International Publishing、編（2019）。「10」。機械学習の自動化：方法、システム、課題。機械学習の課題に関するSpringerシリーズ。ISBN 978-3-030-05317-8. 2020年6月17日閲覧。
- ^ 「Bernhard Boser | EECS at UC Berkeley」www2.eecs.berkeley.edu . 2020年6月15日閲覧。
- ^ Anwar, Yasmin; 5月11日、メディア関係| (2020-05-11). 「バークレーのトップ卒業生にとって、不合格は素晴らしい結果となった」バークレーニュース。 2020年6月15日閲覧。
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク) - ^ “Isabelle Guyon, PhD, FACMI | AMIA”. www.amia.org . 2020年6月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年6月15日閲覧。
外部リンク
- 公式サイト
- Google Scholarにインデックスされた Isabelle Guyon の出版物