レイド・ガニ
アメリカのコンピュータ科学者（1977年生まれ）
レイド・ガニ
生まれる1977年（48～49歳）
カラチ、パキスタン
母校サウス大学（テネシー州）
カーネギーメロン大学（ペンシルバニア州）
科学者としてのキャリア
フィールドコンピュータサイエンス、機械学習、データサイエンス、人工知能、社会貢献、公共政策
機関カーネギーメロン大学

レイド・ガニ（1977年生まれ）は、カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学部の機械学習学科およびハインツ情報システム・公共政策学部の特別教授です。以前は、シカゴ大学データサイエンス・公共政策センターの所長、コンピュータサイエンス学部の研究准教授、ハリス公共政策大学院 のシニアフェローを務めていました。また、 2012年のオバマ選挙運動から生まれた分析スタートアップ企業Edgeflipの共同創業者でもあり、非営利団体、擁護団体、慈善団体向けのソーシャルメディア製品に重点を置いています。2019年9月、シカゴ大学を離れ、カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学部およびハインツ情報システム・公共政策学部に加わることが発表されました。[1]それ以前は、レイイド氏はオバマ2012年選挙キャンペーンの主任科学者であり、データサイエンス、機械学習、テクノロジーを使用して資金調達、ボランティア動員、有権者登録、説得、投票率の向上に注力していました。

ガニ氏は、エリック＆ウェンディ・シュミット社会貢献データサイエンスサマーフェローシップを設立し、運営しています。[2] [3]また、データと証拠が政策立案により効果的に活用されるよう政府と協力する非営利団体、コールリッジ・イニシアティブの共同設立者でもあります。

教育とキャリア

ガニ氏はパキスタンのカラチにあるカラチ・グラマー・スクールで学校教育を修了した。[4]ガニ氏はカーネギーメロン大学の機械学習部門でトム・M・ミッチェル氏の指導の下、機械学習とテキスト分類に関する大学院研究を修了し、サザン大学​​でコンピュータサイエンスと数学の学士号を取得した。

シカゴ大学での役職に就く前は、オバマ2012キャンペーンの主任科学者でした。[5] [6]それ以前は、アクセンチュア研究所で上級研究科学者兼分析研究ディレクターを務め、大規模かつ新たなビジネス問題のための 分析、機械学習、データマイニングの応用研究開発に重点を置いた技術研究チームを率いていました。

政策努力

ガニ氏は、公衆衛生、 [7]、刑事司法、[8]、社会福祉、[9 ]、教育、[10 ]、経済開発、労働力開発[11]などの社会問題の解決に役立つAIおよび機械学習システムの設計に政府機関や非営利団体と積極的に取り組んできました。

彼はまた、2023年に米国上院[12]、2020年に米国下院[13]でAIのガバナンスと規制について証言しました。

研究貢献

Ghaniの研究は、教育、医療、経済発展、刑事司法、エネルギー、交通、公共の安全などの分野における大規模な社会問題への機械学習、データサイエンス、人工知能手法の開発と適用に焦点を当てています。[14]彼は以前、テキスト分析、[15]分析、ソーシャルメディア、 [17]機械学習、[18] [19]およびデータマイニングを使用した資金調達、ボランティア、投票者動員[16]に焦点を当てた研究を行ってきました。 [20] Rayidの研究貢献は、テキストマイニング、共同トレーニング、能動学習、消費者行動モデリング、[21]および詐欺検出の分野に及んでいます。

彼の研究の焦点は、1)機械学習とAIにおけるバイアスと公平性の問題への対処、2)意思決定を支援する人間とAIの協働システムの設計、3)ワークフロー全体と結果に焦点を当てたAIシステムの評価です。

彼は分析と大統領選挙（例えば、予測分析ワールド、[22]デジタルリーダーフォーラム、[23 ] カーネギーメロン大学、[24] CeBITオーストラリア[25] [26]）や、データマイニングのビジネスアプリケーション、[27]社会貢献のためのデータサイエンスに関する基調講演を行っています。

選定された出版物

  • ビッグデータと社会科学：手法とツールの実践ガイド。編集者：イアン・フォスター、レイド・ガニ、ロン・ジャーミン、フラウケ・クロイター、ジュリア・レーン。CRC Press 2016年。
  • 公共政策のための機械学習における、無視できるほどの公平性と精度のトレードオフに関する実証的観察。キット・ロドルファ、ヘマンク・ランバ、レイド・ガニ。Nature Machine Intelligence 2021年。
  • 公共政策のための説明可能な機械学習：ユースケース、ギャップ、そして研究の方向性。カスン・アマラシンヘ、キット・T・ロドルファ、ヘマンク・ランバ、レイド・ガニ。データ・アンド・ポリシー 2023。
  • ビジネスアプリケーションのためのデータマイニング。編集者：Carlos Soares、Rayid Ghani。書籍。IOS Press 2010。
  • 小売データマイニングにセマンティクスを付加するためのWebマイニング。R. Ghani. 招待論文。Webマイニング：WebからセマンティックWebへ。Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence、第3209巻。Berendt, B.; Hotho, A.; Mladenic, D.; van Someren, M.; Spiliopoulou, M.; Stumme, G. (編) 2004

参考文献

  1. ^ 「AIを社会問題に応用する先駆者、レイド・ガニ氏がカーネギーメロン大学に入学」。2019年8月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年8月27日閲覧。
  2. ^ 「Eric and Wendy Schmidt Data Science for Social Good Summer Fellowship」.
  3. ^ Kaye, Kate (2013年4月16日). 「オバマ大統領のデータサイエンティストが社会貢献プログラムを運営 | DataWorks - Advertising Age」. Adage.com . 2013年7月7日閲覧。
  4. ^ Haqqi、サルマン (2013 年 1 月 21 日)。 「『オバマ再選の秘密兵器：パキスタンの科学者レイド・ガーニ』」ドーン.com 。2015 年2 月 21 日に取得。
  5. ^ ティム・マーフィー「オバマのデジタルの達人たち」マザー・ジョーンズ。 2013年7月7日閲覧。
  6. ^ Scherer, Michael (2012年11月7日). 「オバマの勝利：シカゴのデータ主導型選挙戦の勝利」. Time . 2013年7月7日閲覧。
  7. ^ Potash, Eric; Ghani, Rayid; Walsh, Joe; Jorgensen, Emile; Lohff, Cortland; Prachand, Nik; Mansour, Raed (2020-09-01). 「小児鉛中毒を予測する機械学習モデルの検証」. JAMA Network Open . 3 (9): e2012734. doi :10.1001/jamanetworkopen.2020.12734. ISSN  2574-3805. PMC 7495240. PMID 32936296  . 
  8. ^ Bauman, Matthew J.; Boxer, Kate S.; Lin, Tzu-Yun; Salomon, Erika; Naveed, Hareem; Haynes, Lauren; Walsh, Joe; Helsby, Jen; Yoder, Steve; Sullivan, Robert; Schneweis, Chris; Ghani, Rayid (2018-06-20). 「優先的な介入による収監削減」.第1回ACM SIGCASコンピューティングと持続可能な社会に関する会議議事録. COMPASS '18. ニューヨーク州ニューヨーク：Association for Computing Machinery. pp.  1– 8. doi :10.1145/3209811.3209869. ISBN 978-1-4503-5816-3. S2CID  49349834。
  9. ^ 「家賃補助資源の優先配分によるホームレスリスクの軽減」 『社会貢献のためのデータサイエンス』2022年7月13日。 2023年9月20日閲覧。
  10. ^ Lakkaraju, Himabindu; Aguiar, Everaldo; Shan, Carl; Miller, David; Bhanpuri, Nasir; Ghani, Rayid; Addison, Kecia L. (2015-08-10). 「学業成績悪化リスクのある学生を特定するための機械学習フレームワーク」.第21回ACM SIGKDD国際知識発見・データマイニング会議議事録. KDD '15. ニューヨーク州ニューヨーク：米国計算機協会. pp.  1909– 1918. doi :10.1145/2783258.2788620. ISBN 978-1-4503-3664-2. S2CID  207227441。
  11. ^ ゼジニロビッチ、リード;ラバド、スザナ。ソアレス、カルロス。マルティネス・デ・リトゥエルト・デ・トロヤ、イーニゴ。ベル、アンドリュー。ガーニ、レイド（2021年8月）。「解釈されたモデルの出力を使用した機械学習の情報に基づいた意思決定: フィールド介入」。経営アカデミー議事録。2021 (1): 15424.doi : 10.5465/AMBPP.2021.264. ISSN  0065-0668。S2CID  238773301。
  12. ^ 「買収・調達を通じたAIのガバナンス」（PDF） 2023年9月14日。 2024年8月3日閲覧。
  13. ^ 「公平なアルゴリズム：金融サービスにおけるAIバイアスを削減する方法の検討」（PDF） 。 2024年8月3日閲覧。
  14. ^ 「オバマ陣営のチーフデータサイエンティストの現在 - アレクシス・C・マドリガル」『アトランティック』2013年5月8日。 2013年7月7日閲覧。
  15. ^ イッセンバーグ、サーシャ（2012年1月13日）「プロジェクト・ドリームキャッチャー：最先端のテキスト分析がオバマ陣営の有権者の希望と不安を解明する上でどのように役立つか - Slate Magazine」Slate.com 。 2013年7月7日閲覧。
  16. ^ 「データで分析する民主主義」ペンシルバニア大学アネンバーグ・コミュニケーション学部。2013年3月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年7月9日閲覧。
  17. ^ アルター、ジョナサン (2013). 『センター・ホールドス：オバマとその敵』|サイモン＆シュスター. サイモン＆シュスター. p. 107. ISBN 978-1451646078。
  18. ^ ジョンソン、ジェフリー (2012年7月24日). 「オバマはデータマイニングで勝利を掴めるか？」 Chicagomag.com . 2013年7月7日閲覧。
  19. ^ ジム・ルテンバーグ、ジェフ・ゼレニー (2012年3月8日). 「オバマ陣営、2008年の支持者再獲得に向け多大な努力」ニューヨーク・タイムズ.
  20. ^ "レイド・ガーニ - Google Scholar引用" . 2013 年 7 月 7 日に取得。
  21. ^ ベイカー、スティーブン (2009). 『ヌメラティ』 ホートン・ミフリン・ハーコート. pp. 44–64. ISBN 978-0618784608.レイド。
  22. ^ 「予測分析ワールド 2013」。
  23. ^ 「デジタルリーダー年次講演」。2013年7月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  24. ^ 「カーネギーメロン大学機械学習特別セミナーシリーズ」。
  25. ^ Taylor, Josh (2013年5月27日). 「義務投票はオーストラリアの選挙データゲームを変える：オバマのデータサイエンティスト」
  26. ^ タドロス、エドマンド (2013年5月30日). 「オバマ大統領の選挙データ専門家が、労働党と自由党の選挙戦の正しさと誤りを語る」フィナンシャル・レビュー.
  27. ^ 「インタラクティブデータマイニングとビジネスアプリケーション」ACM KDDカンファレンス。
  • 公式サイト
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