Anima Anandkumar - Anima Anandkumar

Anima Anandkumar
Alma materIndický technologický institut v Madrasu
Cornell University
Vědecká kariéra
InstituceUniversity of California Irvine
Kalifornský technologický institut
TezeŠkálovatelné algoritmy pro distribuovaný statistický závěr  (2009)
Doktorský poradceLang Tong

Animashree (Anima) Anandkumar je Bren profesorem výpočetní techniky na Kalifornský technologický institut. Je ředitelkou Strojové učení výzkum ve společnosti NVIDIA. Její výzkum zvažuje tenzor-algebraický metody, hluboké učení a nekonvexní problémy.

Vzdělání a časná kariéra

Anandkumar se narodil v Mysore. Její rodiče jsou oba inženýři a její dědeček byl matematik.[1] Její velký pradědeček byl Sanskrt učenec R. Shamasastry. Začala studovat Bharatanatyam a tento styl tance se naučila mnoho let.[2] Ona studuje elektrotechnika na Indický technologický institut v Madrasu a promoval v roce 2004.[1] Přidala se Cornell University za postgraduální studium získala doktorát pod vedením Lang Tonga v roce 2009. Její první projekt se zaměřil na distribuovaný statistický odhad.[3] Byla IBM Fellow ve společnosti Cornell University mezi lety 2008 a 2009. Její práce zvážena Škálovatelné algoritmy pro distribuovaný statistický závěr.[2] Během svého doktorského studia pracovala v síťové skupině v IBM na transakcích na úrovni služeb mezi koncovými body. Byla postdoktorandkou na Massachusetts Institute of Technology do roku 2010, kde pracovala v Stochastický Systems Group s Alanem Willským.[4]

Výzkum

V roce 2010 se připojil Anandkumar University of California, Irvine jako odborný asistent. V té době byl technologický průmysl na počátku velká data revoluce. Tady začala pracovat tenzorové rozklady z latentní variabilní modely.[5] Přidala se Microsoft Research v Nová Anglie jako hostující vědec v roce 2012. V roce 2013 jí byla udělena a Cena National Science Foundation CAREER vyšetřovat velká data a sociální sítě.[6] Byla jmenována docentkou s funkcí ve společnosti UC Irvine v roce 2016.[7] Specializovala se na rozsáhlé strojové učení a vysoce dimenzionální statistiky.[8] Anandkumar byl hlavním vědcem v Webové služby Amazon od roku 2016 do roku 2018.[9] Pracovala s Apache MXNet nástroj, zavádění nových funkcí a vývoj algoritmů multimodálního zpracování.[9][10] Představovala Webové služby Amazon na Anita Borg Institute v roce 2017 fórum Mulan pro čínské podnikatelky a Shaastra v roce 2018 diskutujeme Hluboké učení.[11][12] Také pracovala Amazon Rekognition, Amazon Lex a Amazon Polly. Podílela se na vypuštění Amazon SageMaker, příležitost pro vývojáře používat modely strojového učení.[12]Anandkumar se stal členem rady poradců pro strojové učení v roce 2018.[13] V roce 2018 se připojil Anandkumar NVIDIA jako ředitel výzkumu strojového učení a Caltech jako Bren profesor výpočetní techniky a matematických věd.[9][14][15] Ve společnosti NVIDIA otevřela nové základní laboratoře v umělá inteligence a strojové učení v Santa Clara.[16][17] Prosazovala, aby vlády investovaly do robotiky a umělá inteligence.[18] Vystoupila v roce 2018 TED XIndiana University o algoritmech, které vyvinula pro zpracování velkých dat.[19][20]

Rozmanitost v technologii

Anandkumar se zavázal zlepšovat rozmanitost v technologickém sektoru. Zahájila petici Timothy A. Gonsalves pokusit se ho přesvědčit na Ministerstvo pro rozvoj lidských zdrojů ukončit segregaci pohlaví v přijímacím řízení na EU Indický technologický institut v Madrasu.[21] Petice požaduje celouniverzitní systémy pro sledování sexuálního obtěžování, zlepšenou bezpečnost kampusu a zvýšenou spolupráci s absolventy.[21][22] Otevřeně mluvila o svých vlastních zkušenostech se sexuálním obtěžováním na sociálních médiích a volala po Intel přestat používat akrobaty jako zábavu na svých konferenčních večírcích.[23] Byla jednou z několika aktivistů, které přejmenovali Konference o systémech zpracování neurálních informací ‚NIPS 'jako NeurIPS, ale byl vystaven online nenávistným projevům a hrozbám.[24][25] V roce 2018 jí byla udělena a New York Times Cena Good Tech Award.[26]

Ceny a vyznamenání

Anandkumar získal několik ocenění a vyznamenání, včetně:[27]

Reference

  1. ^ A b "Přispěvatelé". Transakce IEEE na teorii informací. 54 (7): 3371–3382. 2008. doi:10.1109 / TIT.2008.924739. ISSN  0018-9448.
  2. ^ A b Animashree., Anandkumar (2009). Škálovatelné algoritmy pro distribuovaný statistický závěr. OCLC  458398906.
  3. ^ „Anima Anandkumar“. HLUBOKÉ UČENÍ INDABA. Citováno 2019-01-07.
  4. ^ „Anima Anandkumar“. Konference Women in Data Science (WiDS) 2019. Citováno 2019-01-07.
  5. ^ Anandkumar, Anima; Ge, Rong; Hsu, Daniel; Kakade, Sham M .; Telgarsky, Matus (2012-12-08). "Tenzorové rozklady pro učení latentních proměnných modelů". Fort Belvoir, VA. arXiv:1210.7559. Bibcode:2012arXiv1210.7559A. doi:10,21236 / ada604494. S2CID  14587260. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  6. ^ A b „Hledání cen NSF: Cena č. 1251267 - BIGDATA: Malá: DA: DCM: Měření a učení ve velkých sociálních sítích“. www.nsf.gov. Citováno 2019-01-07.
  7. ^ „Anima Anandkumar“. UCI Data Science Initiative. Archivovány od originál dne 2015-03-05. Citováno 2019-01-07.
  8. ^ "Řečníci | UCLA Anderson School of Management". www.anderson.ucla.edu. Archivovány od originál dne 01.01.2019. Citováno 2019-01-07.
  9. ^ A b C „In the Research Spotlight: Anima Anandkumar“. Webové služby Amazon. 2017-05-16. Citováno 2019-01-07.
  10. ^ Lorica, Ben (03.03.2017). „Hluboké učení, které se snadno implementuje a snadno rozšiřuje“. O'Reilly Media. Citováno 2019-01-07.
  11. ^ Amazon Web Services, Distribuované hluboké učení, vyvoláno 2019-01-07
  12. ^ A b Sugandha Lahoti (01.09.2018). „Anima Anandkumar, guru strojového učení, který stojí za AWS, nabízí nabídky na AWS“. Packt Hub. Citováno 2019-01-07.
  13. ^ Courtney (07.07.2018). „Dr. Anima Anandkumar se stala členem rady poradců MLconf!“. Konference o strojovém učení. Citováno 2019-01-07.
  14. ^ "Anima Anandkumar | Výzkum". research.nvidia.com. Citováno 2019-01-07.
  15. ^ "Caltech slaví nejnovější skupinu jmenovaných profesorů | Caltech". Kalifornský technologický institut. Archivovány od originál dne 01.01.2019. Citováno 2019-01-08.
  16. ^ NVIDIA, Výzkum v NVIDIA: Nová Core AI a Machine Learning Lab, vyvoláno 2019-01-07
  17. ^ Denní AI (2018-11-30). „NVIDIA otevírá základní výzkumnou laboratoř AI a ML v Santa Clara“. Denní AI. Citováno 2019-01-07.
  18. ^ „Dr. Anima Anandkumar“. Světový vládní summit - řečníci. Citováno 2019-01-07.
  19. ^ "Domov". TEDxIndianaUniversity. Citováno 2019-01-07.
  20. ^ "'Od Ashes We Rise 'TEDxIU talk po šest reproduktorů “. Indiana denní student. Citováno 2019-01-07.
  21. ^ A b Ghosh, Shubhangi (2018-01-18). "Rozhovory o Shaastře: Anima Anandkumar". Pátý majetek. Citováno 2019-01-07.
  22. ^ „Od roku 2018 bude mít přístup na IIT více dívek.“. Ekonomické časy. 2017-04-15. Citováno 2019-01-07.
  23. ^ Simonite, Tom (2018-08-17). „AI je budoucnost - ale kde jsou ženy?“. Kabelové. ISSN  1059-1028. Citováno 2019-01-07.
  24. ^ „Výzkum NeurIPS a AI s Anima Anandkumar“. www.gcppodcast.com. Citováno 2019-01-07.
  25. ^ Simonite, Tom (26.10.2018). „Výzkumníci AI bojují čtyřmi písmeny: NIPS“. Kabelové. ISSN  1059-1028. Citováno 2019-01-07.
  26. ^ Roose, Kevin (2018-12-21). „Ceny 2018 Good Tech Awards“. The New York Times. ISSN  0362-4331. Citováno 2019-01-08.
  27. ^ "Anima Anandkumar | Simonsův institut pro teorii výpočtu". simons.berkeley.edu. Citováno 2019-01-07.
  28. ^ „Google Research Awards: podzim 2015“. Blog Google AI. Citováno 2019-01-07.
  29. ^ „Anandkumar získal cenu AFOSR Young Investigator Award | Centrum pro strojové učení a inteligentní systémy“. Citováno 2019-01-07.
  30. ^ Anandkumar, Anima. „Office Hour with Anima Anandkumar (UC Irvine): Big data conference: Strata + Hadoop World, 13. - 16. března 2017, San Jose, CA“. konference.oreilly.com. Citováno 2019-01-07.
  31. ^ „Anandkumar získává stipendium„ Early Career “Sloan Research Center | Centrum pro strojové učení a inteligentní systémy“. Citováno 2019-01-07.
  32. ^ „Microsoft Research jmenuje Anima Anandkumarovou členkou fakulty | The Henry Samueli School of Engineering na UC Irvine“. engineering.uci.edu. Citováno 2019-01-07.
  33. ^ „Vyznamenání a ocenění“. acsp.ece.cornell.edu. Citováno 2019-01-07.
  34. ^ Anandkumar, Animashree; Tong, Lang (říjen 2007). "Náhodný přístup podle typu pro distribuovanou detekci přes kanály slábnoucími z více procesů". Transakce IEEE při zpracování signálu. 55 (10): 5032–5043. Bibcode:2007ITSP ... 55.5032A. CiteSeerX  10.1.1.71.1653. doi:10.1109 / lžička.2007.896302. ISSN  1053-587X. S2CID  10708719.