Yann André LeCun [1] ( / l ə k ʌ n / pronunciación francesa: [ləkɛ] ; [2] deletreado originalmente Le Cun; [2] nacido el 8 de julio de 1960) es un francés científico informático que trabaja principalmente en los campos de aprendizaje automático , visión por computadora , robótica móvil y neurociencia computacional . Es profesor de plata del Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York y vicepresidente, científico jefe de inteligencia artificial en Facebook .[3] [4]
Yann LeCun | |
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Nació | |
alma mater | ESIEE Paris (MSc) Universidad Pierre y Marie Curie (PhD) (hoy Universidad de la Sorbona ) |
Conocido por | Aprendizaje profundo |
Premios | Premio Turing (2018) Miembro AAAI (2019) Legión de Honor (2020) |
Carrera científica | |
Instituciones | Bell Labs (1988–1996) Universidad de Nueva York |
Tesis | Modèles connexionnistes de l'apprentissage (1987) |
Asesor de doctorado | Maurice Milgram |
Sitio web | yann |
Es bien conocido por su trabajo en el reconocimiento óptico de caracteres y la visión por computadora utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), y es el padre fundador de las redes convolucionales. [5] [6] También es uno de los principales creadores de la tecnología de compresión de imágenes DjVu (junto con Léon Bottou y Patrick Haffner). Co-desarrolló el lenguaje de programación Lush con Léon Bottou.
LeCun recibió el premio Turing 2018 , junto con Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton , por su trabajo en aprendizaje profundo. [7] Los tres a veces se conocen como los "Padrinos de la IA" y "Padrinos del aprendizaje profundo". [8] [9] [10] [11] [12] [13]
La vida
Yann LeCun nació en Soisy-sous-Montmorency en los suburbios de París en 1960. Su nombre originalmente se deletreaba Le Cun de la antigua forma bretona Le Cunff - que significa literalmente "buen chico" - y era de la región de Guingamp en el norte de Bretaña. . Recibió un Diplôme d'Ingénieur de la ESIEE Paris en 1983, y un doctorado en Ciencias de la Computación de la Université Pierre et Marie Curie (hoy Universidad de la Sorbona ) en 1987 durante el cual propuso una forma temprana del algoritmo de aprendizaje de retropropagación para redes neuronales . [14]
En 1988, se unió al Departamento de Investigación de Sistemas Adaptativos en AT&T Bell Laboratories en Holmdel , Nueva Jersey , Estados Unidos, dirigido por Lawrence D. Jackel, donde desarrolló una serie de nuevos métodos de aprendizaje automático, como un modelo de reconocimiento de imágenes inspirado biológicamente. llamadas redes neuronales convolucionales , [15] los métodos de regularización de "daño cerebral óptimo", [16] y el método Graph Transformer Networks (similar al campo aleatorio condicional ), que aplicó al reconocimiento de escritura a mano y OCR. [17] El sistema de reconocimiento de cheques bancarios que ayudó a desarrollar fue ampliamente implementado por NCR y otras compañías, leyendo más del 10% de todos los cheques en los EE. UU. A fines de la década de 1990 y principios de la de 2000. [ cita requerida ]
En 1996, se unió a AT&T Labs -Research como jefe del Departamento de Investigación de Procesamiento de Imágenes, que formaba parte del Laboratorio de Investigación de Procesamiento de Imágenes y Habla de Lawrence Rabiner , y trabajó principalmente en la tecnología de compresión de imágenes DjVu , [18] utilizada por muchos sitios web , especialmente Internet Archive , para distribuir documentos escaneados. [ cita requerida ] Sus colaboradores en AT&T incluyen a Léon Bottou y Vladimir Vapnik .
Después de una breve permanencia como miembro del Instituto de Investigación NEC (ahora NEC-Labs America) en Princeton, Nueva Jersey , se incorporó a la Universidad de Nueva York (NYU) en 2003, donde es Profesor de Plata de Ciencias de la Computación Neural Science en el Courant Institute of Ciencias Matemáticas y Centro de Ciencias Neuronales . También es profesor en la Escuela de Ingeniería de Tandon . [19] [20] En NYU, ha trabajado principalmente en modelos basados en energía para aprendizaje supervisado y no supervisado, [21] aprendizaje de funciones para el reconocimiento de objetos en Visión por computadora , [22] y robótica móvil. [23]
En 2012, se convirtió en el director fundador del Centro de Ciencia de Datos de la Universidad de Nueva York . [24] El 9 de diciembre de 2013, LeCun se convirtió en el primer director de Facebook AI Research en la ciudad de Nueva York , [25] [26] y dejó la dirección de NYU-CDS a principios de 2014.
En 2013, él y Yoshua Bengio cofundaron la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje , que adoptó un proceso de revisión abierta posterior a la publicación que previamente defendió en su sitio web. Fue el presidente y organizador del "Taller de aprendizaje" que se celebra todos los años entre 1986 y 2012 en Snowbird, Utah. Es miembro del Consejo Asesor Científico del Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas [27] de la UCLA . Es el codirector del programa de investigación Aprendizaje en máquinas y cerebro (anteriormente Computación neuronal y percepción adaptativa) de CIFAR . [28]
En 2016, fue profesor invitado de informática en la "Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques" en el Collège de France de París. Su "leçon inaugurale" (conferencia inaugural) fue un evento importante en la vida intelectual de París 2016. [29]
Premios y honores
LeCun es miembro de la Academia Nacional de Ciencias y la Academia Nacional de Ingeniería de EE. UU. , Y recibió el premio IEEE Neural Network Pioneer Award 2014 y el premio PAMI Distinguished Researcher 2015 . [ cita requerida ]
En 2016, fue galardonado con Doctor Honoris Causa por el IPN en la Ciudad de México . [30] En 2017, LeCun declinó una invitación para dar una conferencia en la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah en Arabia Saudita porque creía que sería considerado un terrorista en el país en vista de su ateísmo. [31] En septiembre de 2018, recibió el premio Harold Pender otorgado por la Universidad de Pensilvania. [32] En octubre de 2018, recibió un título de Doctor Honoris Causa de la EPFL . [33] [34]
En marzo de 2019, LeCun ganó el premio Turing, compartiéndolo con Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton . [35] En septiembre de 2019, recibió el Golden Plate Award de la Academia Estadounidense de Logros . [36]
Referencias
- ^ "Version électronique authentifiée publiée au JO n ° 0001 du 01/01/2020 | Legifrance" . www.legifrance.gouv.fr . Consultado el 4 de enero de 2020 .
- ^ a b "Cosas divertidas" . yann.lecun.com . Consultado el 20 de marzo de 2020 .
- ^ "Los pioneros de la inteligencia artificial ganan el premio Turing de 1 millón de dólares" . Washington Post .
- ^ Metz, Cade (27 de marzo de 2019). "Premio Turing ganado por 3 pioneros en inteligencia artificial" . The New York Times .
- ^ "Redes convolucionales y CIFAR-10: una entrevista con Yann LeCun" . Sin corazonada libre . 22 de diciembre de 2014.
- ^ LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner (1998). "Aprendizaje basado en gradientes aplicado al reconocimiento de documentos" (PDF) . Actas del IEEE . 86 (11): 2278–2324. doi : 10.1109 / 5.726791 . Consultado el 16 de noviembre de 2013 .
- ^ "Los padres de la revolución del aprendizaje profundo reciben el premio ACM AM Turing" . Asociación de Maquinaria Informática . Nueva York. 27 de marzo de 2019 . Consultado el 27 de marzo de 2019 .
- ^ Vincent, James (27 de marzo de 2019). " ' Padrinos de la IA' honrado con el premio Turing, el premio Nobel de informática" . The Verge . Consultado el 20 de marzo de 2020 .
- ^ Ranosa, Ted (29 de marzo de 2019). "Padrinos de la IA ganan el premio Turing de este año y $ 1 millón" . Tech Times . Consultado el 20 de marzo de 2020 .
- ^ Reporters, Telegraph (27 de marzo de 2019). "Premio Nobel de tecnología otorgado a los 'padrinos de la IA ' " . El telégrafo . Consultado el 20 de marzo de 2020 , a través de www.telegraph.co.uk.
- ^ Shead, Sam. "Los 3 'padrinos' de la IA han ganado el prestigioso premio Turing de 1 millón de dólares" . Forbes . Consultado el 20 de marzo de 2020 .
- ^ Ray, Tiernan. "Los padrinos del aprendizaje profundo Bengio, Hinton y LeCun dicen que el campo puede arreglar sus fallas" . ZDNet . Consultado el 20 de marzo de 2020 .
- ^ Kahn, Jeremy (27 de marzo de 2019). "Tres" padrinos del aprendizaje profundo "seleccionados para el premio Turing" . bloomberg.com . Consultado el 10 de noviembre de 2020 .
- ^ Y. LeCun: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (un esquema de aprendizaje para redes de umbral asimétrico), Proceedings of Cognitiva 85, 599-604, París, Francia, 1985.
- ^ Y. LeCun, B. Boser, JS Denker, D. Henderson, RE Howard, W. Hubbard y LD Jackel: Retropropagación aplicada al reconocimiento del código postal manuscrito , Computación neuronal, 1 (4): 541-551, invierno de 1989.
- ^ Yann LeCun, JS Denker, S. Solla, RE Howard y LD Jackel: Daño cerebral óptimo , en Touretzky, David (Eds), Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 2 (NIPS * 89), Morgan Kaufmann , Denver, CO, 1990 .
- ^ Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio y Patrick Haffner: aprendizaje basado en gradientes aplicado al reconocimiento de documentos , Actas de IEEE, 86 (11): 2278-2324, 1998.
- ^ Léon Bottou, Patrick Haffner, Paul G. Howard, Patrice Simard, Yoshua Bengio y Yann LeCun: compresión de imágenes de documentos de alta calidad con DjVu, Journal of Electronic Imaging, 7 (3): 410–425, 1998.
- ^ "Personas - Ingeniería Eléctrica e Informática" . Instituto Politécnico de la Universidad de Nueva York . Consultado el 13 de marzo de 2013 .
- ^ "Página de inicio de Yann LeCun" .
- ^ Yann LeCun, Sumit Chopra, Raia Hadsell, Ranzato Marc'Aurelio y Fu-Jie Huang: un tutorial sobre aprendizaje basado en energía, en Bakir, G. y Hofman, T. y Schölkopf, B. y Smola, A. y Taskar , B. (Eds), Predicción de datos estructurados, MIT Press , 2006.
- ^ Kevin Jarrett, Koray Kavukcuoglu, Marc'Aurelio Ranzato y Yann LeCun: ¿Cuál es la mejor arquitectura multietapa para el reconocimiento de objetos ?, Proc. Congreso Internacional de Visión por Computador (ICCV'09), IEEE, 2009
- ^ Raia Hadsell, Pierre Sermanet, Marco Scoffier, Ayse Erkan, Koray Kavackuoglu, Urs Muller y Yann LeCun: aprendizaje de la visión a largo plazo para la conducción autónoma fuera de la carretera, Journal of Field Robotics, 26 (2): 120-144, febrero de 2009 .
- ^ "Centro de ciencia de datos - Universidad de Nueva York" .
- ^ "Yann LeCun" .
- ^ "DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN EN IA" . facebook . 2016. Archivado desde el original el 26 de abril de 2017.
- ^ http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas
- ^ "Comité Asesor de Computación Neural y Percepción Adaptativa Yann LeCun" . CIFAR . Consultado el 16 de diciembre de 2013 .
- ^ https://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/inaugural-lecture-2016-02-04-18h00.htm
- ^ "Primera generación de Doctorados Honoris Causa en el IPN" . Consultado el 11 de octubre de 2016 .
- ^ Manas Sen Gupta (22 de mayo de 2017). "La razón por la que el director de investigación de inteligencia artificial de Facebook no visitó Arabia Saudita ha prendido fuego a Internet" . TopYaps . Consultado el 28 de diciembre de 2017 .
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- ^ "EPFL celebra 1.043 nuevos graduados de Máster" . Consultado el 27 de enero de 2019 .
- ^ "Yann LeCun @EPFL -" Aprendizaje auto supervisado: ¿podrían las máquinas aprender como los humanos? " " . Consultado el 27 de enero de 2019 .
- ^ Metz, Cade (27 de marzo de 2019). "Tres pioneros en inteligencia artificial ganan el premio Turing" . The New York Times . ISSN 0362-4331 . Consultado el 27 de marzo de 2019 .
- ^ "Galardonados con la placa de oro de la Academia Americana de logros" . www.achievement.org . Academia Estadounidense de Logros .
enlaces externos
- Sitio web personal de Yann LeCun
- Sitio web del laboratorio de Yann LeCun en NYU
- Sitio web de Yann LeCun en el Collège de France
- Lista de estudiantes de doctorado de Yann LeCun
- Publicaciones de Yann LeCun
- Redes neuronales convolucionales
- Sitio web DjVuLibre
- Sitio web exuberante
- AMA: Yann LeCun (autoaprendizaje automático) www.reddit.com Pregúntame cualquier cosa: Yann LeCun
- Artículo IEEE Spectrum
- Artículo de revisión tecnológica