Andrew Ng
Andrew Ng | |
---|---|
(2017) | |
Bizitza | |
Jaiotzako izen-deiturak | Andrew Yan-Tak Ng |
Jaiotza | Londres, 1976ko apirilaren 18a (48 urte) |
Herrialdea | Ameriketako Estatu Batuak |
Familia | |
Ezkontidea(k) | Carol Reiley (en) (2014 - |
Hezkuntza | |
Heziketa | Carnegie Mellon Unibertsitatea Kaliforniako Unibertsitatea Berkeleyn 1993) doktoretza Massachusettseko Teknologia Institutua Raffles Institution (en) |
Hezkuntza-maila | Doktoretza |
Tesi zuzendaria | Michael I. Jordan (en) |
Doktorego ikaslea(k) | Quoc Viet Le (en) Pranav Rajpurkar (en) Pieter Abbeel (en) Ashutosh Saxena (en) Chuong B. Do (en) Rion Snow (en) Rajat Raina (en) Andrew Lee Maas (en) Zico Kolter (en) Awni Hannun (en) Honglak Lee (en) |
Hizkuntzak | ingelesa |
Jarduerak | |
Jarduerak | artificial intelligence researcher (en) , informatikaria, unibertsitateko irakaslea eta ekintzailea |
Parte-hartzailea
| |
Enplegatzailea(k) | Coursera Stanford Unibertsitatea (2002 - Google (2011 - 2012) Baidu (2014 - 2017) |
Jasotako sariak | ikusi
|
Kidetza | Stanford Unibertsitatea |
andrewng.org | |
Andrew Yan-Tak Ng (txinera tradizionalez: 吳恩達; txinera sinplifikatuz: 吴恩达; pinyinez: Wú Ēndá; 1976an jaioa) informatikari amerikarra da. Baidu bilatzaileko zientzia arduradun ohia, non Adimen Artifizialeko taldea gidatzen baitzuen. Egun, Stanford unibertsitateko irakaslea da. Coursera, hezkuntzarako online plataformaren fundatzaileetakoa da baita.
Ikerketa
[aldatu | aldatu iturburu kodea]Bere ikerketak Adimen Artifiziala, Machine Learning (Ikasketa Automatikoa) eta Deep Learning (Ikaskuntza Sakona) arloen ingurukoak dira. Lehenbiziko egitasmoen artean nabarmentzekoak dira Stanford-eko Helikoptero Autonomoa, mundu mailako helikoptero autonomorik aurreratuena kontsideratua [1] eta STAIR (STanford Artificial Intelligence Robot) (Stanford-eko Adimen Artifizialdun Robota) [2], bertatik eratorri zen gerora ROS (Robots Operating System), robotikarako kode irekiko software egitura ezaguna. [3]
2011an, Angrew Ng-k Google Brain egitasmoa jarri zuen martxan Google konpainian. Bertan, Google-eko konputazio azpiegitura banatua erabiliz, eskala handiko sare neuronal artifizialak garatu zituzten. Egitasmo honen emaitzarik esanguratsuenen artean dago ikasketa sakoneko algoritmoak erabiliz 16.000 PUZ nukleotan entrenatutako sare neuronala. Sare honek goi-mailako zenbait kontzeptu bereizten ikasi zuen, besteren artean, katuak bereizten, horretarako YouTube-ko bideoak soilik ikusiz eta "katua" zer den azaldu beharrik gabe. [4] [5] Egitasmo horretako teknologia oraindik orain erabiltzen da Android Sistema Eragileko ahots errekonozimenduko sisteman.
David M. Blei eta Michael I. Jordan-ekin batera, Latent Dirichlet Allocation metodoa aurkeztu zuen zientzia publikazio ezagunean. [6]
Erreferentziak
[aldatu | aldatu iturburu kodea]- ↑ Stanford Autonomous Helicopter Project. .
- ↑ Brainy Robots Start Stepping Into Daily Life. .
- ↑ Robot Operating System. .
- ↑ Markoff, John. «How Many Computers to Identify a Cat? 16,000.» New York Times.
- ↑ Le, Quoc V.; Ranzato, Marc'Aurelio; Monga, Rajat; Devin, Matthieu; Chen, Kai; Corrado, Greg S.; Dean, Jeff; Ng, Andrew Y.. (2011-12-28). «Building high-level features using large scale unsupervised learning» arXiv:1112.6209 [cs] (Noiz kontsultatua: 2018-02-20).
- ↑ David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan. Latent Dirichlet allocation. The Journal of Machine Learning Research, Volume 3, 3/1/2003