カルロス・エルネスト・ゲストリン(1975年生まれ)は、ブラジルのコンピュータ科学者であり、スタンフォード大学の教授です。彼はスケーラブルな機械学習アルゴリズムへの貢献で最もよく知られています。[ 1 ]
略歴
ゲストリンは1975年にアルゼンチンで生まれましたが、ブラジルで育ちました。[ 2 ]サンパウロ大学工科大学でメカトロニクスエンジニアの学位を取得し、[ 2 ]スタンフォード大学でダフネ・コラー氏の指導の下、コンピュータサイエンスの博士号を取得しました。[ 3 ]ゲストリンはその後、カーネギーメロン大学(2004年から2012年)、ワシントン大学(2012年から2021年)、スタンフォード大学(2021年以降)で教授を務めました。[ 4 ] 2016年にApple社に買収された機械学習のスタートアップ企業Turi(旧GraphLab)の共同創業者です。 [ 5 ]スタートアップ企業を売却した後、ゲストリンはApple社で機械学習およびAI担当シニアディレクターを務めました。[ 6 ]
ゲストリンは、 XGBoostライブラリ、[ 7 ]、説明可能な機械学習のためのLIME技術、[ 8 ] 、スケーラブルな機械学習のためのGraphLabプロジェクトなど、さまざまな人気のある機械学習ライブラリと手法の作成に携わっていました。[ 9 ]
栄誉と賞
ゲティン氏は、以下を含む数々の栄誉と賞を受賞しています。
参考文献
- ^ Chen, Tianqi; Guestrin, Carlos (2016-08-13). 「XGBoost: スケーラブルなツリーブースティングシステム」 . Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining . KDD '16. ニューヨーク、ニューヨーク州、米国: Association for Computing Machinery. pp. 785– 794. doi : 10.1145/2939672.2939785 . ISBN 978-1-4503-4232-2。
- ^ a b「Brasileiros da IA: Carlos Guestrin já vendeu empresa para a Apple e recebeu medalha de Obama」。Estadão (ブラジルポルトガル語) 。 2024年11月30日閲覧
- ^ 「複雑に構造化された環境における不確実性の下での計画 - ProQuest」www.proquest.com . 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「Carlos Guestrin | Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering」 . www.cs.washington.edu . 2024年11月30日閲覧。
- ^ Soper, Taylor (2016年8月5日). 「独占記事:Appleがシアトル拠点の機械学習・AIスタートアップTuriを買収、大規模な買収へ」 . GeekWire . 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「Carlos Ernesto Guestrin | コンピュータサイエンス」profiles.stanford.edu . 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「XGBoostの進化の背後にあるストーリーと教訓」 2016年8月7日. 2016年8月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年11月30日閲覧。
- ^ Rothman, Denis (2020年10月7日). 「LIMEの説明とその背後にある数学を探る」 . Codemotion Magazine . 2024年11月30日閲覧。
- ^ Low, Yucheng; Gonzalez, Joseph E.; Kyrola, Aapo; Bickson, Danny; Guestrin, Carlos E.; Hellerstein, Joseph (2014-08-09)「GraphLab: 並列機械学習のための新しいフレームワーク」arXiv : 1408.2041
- ^ 「2008 Young Investigators」海軍研究局。2022年3月18日。 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「第21回人工知能国際合同会議」www.ijcai.org . 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「オバマ大統領、優秀な若手科学者を表彰」 whitehouse.gov 2010年1月13日2024年11月30日閲覧。
- ^ 「全米工学アカデミー、会員114名と国際会員21名を選出」 NAEウェブサイト。 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「SIGKDD Awards : 2007 SIGKDD Best Paper Award」 . kdd.org . 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「チームが最優秀研究論文賞を受賞:革新的な貢献KDD 2010」カーネギーメロン大学。 2024年11月30日閲覧。
- ^ 「ACL 2020 最優秀論文賞」 ACL 2020 2020年7月8日2024年11月30日閲覧。
- ^ 「Best Paper Awards」 .カーネギーメロン大学. 2024年11月30日閲覧。