Бинь Ю ( кит .彬) - китайско-американский статистик. В настоящее время она является профессором канцлера кафедры статистики и электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли . [1] [2]
Бин Ю | |
---|---|
郁 彬 | |
Образование | Пекинский университет (BA, 1984) Калифорнийский университет, Беркли (MS, 1987; доктор философии, 1990) |
Награды | Сотрудник IMS (1999 г.) Сотрудник IEEE (2001 г.) Сотрудник ASA (2005 г.) Сотрудник AAAS (2013 г.) Член NAS (2014 г.) Премия Элизабет Л. Скотт (2018 г.) |
Научная карьера | |
Поля | Статистика машинного обучения |
Учреждения | Калифорнийский университет, Университет Беркли, Висконсин – Мэдисон Белл Labs |
Веб-сайт | WWW |
биография
Ю получил степень бакалавра математики в 1984 году в Пекинском университете и продолжил обучение в аспирантуре по статистике в Беркли, получив степень магистра в 1987 году и докторскую степень. в 1990 году. Ее диссертацию « Некоторые результаты по эмпирическим процессам и стохастической сложности» совместно руководили Люсьен Ле Кам и Терри Спид . [3]
После докторантуры в Исследовательском институте математических наук и доцента в Университете Висконсин-Мэдисон она вернулась в Беркли в качестве преподавателя в 1993 году, заняла должность в 1997 году и стала профессором канцлера в 2006 году. Она также работала в Bell Labs. с 1998 по 2000 год, находясь в отпуске из Беркли, работал в нескольких других университетах. С 2009 по 2012 год она возглавляла статистический департамент Беркли, а в 2014 году была президентом Института математической статистики . [1] [2] [4]
Исследовать
В своей работе Ю использует вычислительные разработки для решения научных задач, сочетая подходы к статистическому машинному обучению с опытом многих сотрудников в различных областях, включая статистику, машинное обучение, нейробиологию, геномику и дистанционное зондирование. [5] Ее недавняя работа была сосредоточена на укреплении видения науки о данных, включая структуру для достоверной науки о данных [6] и структуру для интерпретируемого машинного обучения. [7] Ю получила недавнее освещение в новостях, касающихся ее достоверной системы науки о данных, [8] исследований теоретических основ глубокого обучения [9] и работы по прогнозированию серьезности COVID-19 в США. [10]
Почести и награды
Ю является научным сотрудником Института математической статистики , IEEE , Американской статистической ассоциации , Американской ассоциации развития науки , Американской академии искусств и наук и Национальной академии наук . [1] [2] [11] [12] [13] В 2012 году она была лектором Тьюки в Обществе Бернулли по математической статистике и теории вероятностей . [1] [2] В 2018 году она была удостоена премии Элизабет Л. Скотт . Ее пригласили выступить с лекцией Бреймана на выставке NeurIPS 2019 (официально известной как NIPS) на тему достоверной науки о данных . [14] [15] [16] [17]
Рекомендации
- ^ a b c d Биография факультета , Калифорнийский университет в Беркли, по состоянию на 18 октября 2020 г.
- ^ a b c d «Бин Ю» , People News за август 2012 г., Amstatnews , Американская статистическая ассоциация , 1 августа 2012 г., архивировано с оригинала 3 июля 2013 г..
- ↑ Бин Ю в проекте « Математическая генеалогия»
- ↑ Текущие официальные лица. Архивировано 31октября2016 г. в Wayback Machine , Институт математической статистики , получено 24 апреля 2013 г.
- ^ "Профиль Google Scholar для Бин Ю" .
- ^ Ю, Бин; Кумбиер, Карл (12 ноября 2019 г.). "Veridical Data Science" (PDF) . PNAS . 117 (8): 3920–3929. DOI : 10.1073 / pnas.1901326117 . PMC 7049126 . PMID 32054788 .
- ^ Мердок, У. Джеймс; Сингх, Чандан; Кумбиер, Карл; Аббаси-Асл, Реза; Ю, Бин (2019-10-29). «Интерпретируемое машинное обучение: определения, методы и приложения» . Труды Национальной академии наук . 116 (44): 22071–22080. arXiv : 1901.04592 . DOI : 10.1073 / pnas.1900654116 . ISSN 0027-8424 . S2CID 204755862 .
- ^ "Бин Ю | Вычислительная техника, наука о данных и общество" . data.berkeley.edu . Проверено 19 октября 2020 .
- ^ «Калифорнийский университет в Беркли возглавит программу NSF / Simons Foundation стоимостью 10 миллионов долларов по исследованию теоретических основ глубокого обучения | вычислений, науки о данных и общества» . data.berkeley.edu . Проверено 19 октября 2020 .
- ^ «Доставить нужное оборудование нужным людям» . Беркли Инжиниринг . Проверено 19 октября 2020 .
- ^ Заслуженные товарищи Архивировано 19октября2016 г. в Wayback Machine , Институт математической статистики , получено 24 апреля 2013 г.
- ^ Справочник стипендиатов IEEE. Архивировано 31января2013 г. на Wayback Machine , получено 24 апреля 2013 г.
- ^ Вновь избранные члены Заархивированные 2013-05-01 на Wayback Machine , Американской академии искусств и наук , апрель 2013, извлекаться 2013-04-24.
- ^ «Премия Элизабет Л. Скотт» . Архивировано из оригинального 15 августа 2018 года . Проверено 30 марта 2019 .
- ^ "Выпуск премии Ю" . 2018-07-12 . Проверено 30 марта 2019 .
- ^ "Выпуск премии Ю" . 2018-09-11 . Проверено 30 марта 2019 .
- ^ "Запись лекции Бреймана" . 2020-10-18 . Проверено 18 октября 2020 года .
Внешние ссылки
- Беседа с профессором Бин Ю Бай Тао Ши, 9 июля 2013 г.