Max Home IndustryACM назвала Марию-Флорину Балкан из Университета Карнеги-Меллона лауреатом премии ACM Grace Murray Hopper Award 2019 года за влиятельную и новаторскую работу в области машинного обучения, которая позволила решить давние открытые проблемы.
ACM (Ассоциация вычислительной техники) всегда присуждает свои награды, оглядываясь на предыдущий год. На прошлой неделе мы сообщили, что премия ACM 2019 года в области вычислительной техники была присуждена Дэвиду Сильверу за вклад в глубокое обучение с подкреплением, а теперь премия ACM 2019 года Грейс Мюррей Хоппер присуждается Марии-Флорине Балкан, также известной как «Нина», за ее работу в смежной области обучения с минимальным контролем.
Учрежденная в 1971 году эта награда стоимостью 35 000 долларов, финансируемая Microsoft, признает единственный недавний крупный вклад, внесенный человеком в возрасте 35 лет или моложе.
Нина Балкан получила степень бакалавра и магистра в Бухарестском университете, Румыния, в 2000 и 2002 годах, соответственно, и получила степень доктора философии в области компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона в 2008 году. В настоящее время она является адъюнкт-профессором компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона, где ее научные интересы включают теорию обучения, машинное обучение, теорию вычислений, искусственный интеллект, алгоритмическую экономику и алгоритмическую теорию игр, а также оптимизацию.
Технический вклад Balcan в получение этой награды связан с различными аспектами машинного обучения. В частности, она представила первую общую теоретическую основу в обучении под контролем, где алгоритмы используют большие объемы легко доступных немаркированных данных для увеличения небольших объемов маркированных данных для повышения точности прогнозирования. В смежной области активного обучения, где алгоритм обрабатывает большие объемы данных и разумно выбирает точки данных для маркировки, она установила гарантии производительности для активного обучения, которые сохраняются даже в сложных случаях, когда в данных присутствует шум. Она также разработала новые алгоритмы кластеризации-метод обучения без контроля, в котором алгоритм группирует точки данных с аналогичными свойствами.
Комментируя награду, президент ACM Черри М. Блин сказал::
“Нина Балкан прекрасно соответствует критериям премии ACM Грейс Мюррей Хоппер, поскольку многие из ее новаторских вкладов произошли задолго до того, как ей исполнилось 35 лет. Хотя она все еще находится на ранней стадии своей карьеры, она уже зарекомендовала себя как мировой лидер в теории того, как системы искусственного интеллекта могут учиться при ограниченном контроле. В более широком смысле ее работа изменила основы машинного обучения и, следовательно, открыла множество новых приложений, которые привели к стремительному прогрессу в этой захватывающей области искусственного интеллекта.”
Публикации Балкан являются одними из самых цитируемых в области теории машинного обучения, и она по-прежнему является плодовитым автором. Ее последние публикации включают главы “Разработка алгоритмов, основанных на данных” и “Шум в классификации” для книги «За пределами наихудшего анализа алгоритмов», которая будет опубликована позже в этом году.