משתמש:Galaranty/Dana Angluin

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

דנה Charmian אנגלווין היא פרופסור אמריטוס למדעי המחשב באוניברסיטת ייל. תרמה לתיאוריה של למידה חישובית ומחשוב מבוזר.

השכלה[עריכת קוד מקור | עריכה]

בוגרת תואר ראשון במתמטיקה מ-1969 ו-P.h.d. במדעי ההנדסה מ-1976 באוניברסיטת קליפורניה בברקלי. תזת הדוקטורט שלה הייתה מהמחקרים הראשונים שיישמו את תורת הסיבוכיות לבעיות שקשורות להסקה אינדוקטיבית. בפוסט-דוקטורט, פיתחה שיטות חדשות לניתוח של אלגוריתמים אקראיים וללמידה של שפות פורמליות מדוגמאות.[1]

מחקר[עריכת קוד מקור | עריכה]

אנגלווין הייתה חברת סגל של המחלקה למדעי המחשב באונבירסיטת ייל מ-1979 עד לפרישתה ב-2021.[1]

תיאוריה של למידה חישובית[עריכת קוד מקור | עריכה]

מחקרה של אנגלווין עזר לבסס את היסודות התיאורטיים של למידת מכונה.

אלגוריתם L*[עריכת קוד מקור | עריכה]

אלגוריתם המאפשר ללמוד שפה רגולרית באמצעות שאילתות השתייכות (membership) ושקילות. האלגוריתם מתייחס לבעיה של זיהוי קבוצה שלא ידועה מראש. במהותו, האלגוריתם לומד מערכת מורכבת באמצעות ניחושים מושכלים וניסוי וטעייה. האלגוריתם מתשאל Minimally Adequate Teacher ("המורה המספק המינמלי"), שמספק תשובות כן\לא לשאילתות שייכות לקבוצה, ושאילתות שקילות, שמגלות האם תיאור כלשהו של הקבוצה הוא מדויק או לא. ה"תלמיד" משתמש בתשובות כדי לכייל את הבנתו של הקבוצה, בזמן פולינומי. בעוד שהמאמר המקורי של אנגלווין פורסם ב-1987, ב-2017 פרופסור פריץ ואנדרגר כתב "אלגוריתמי הלמידה היעילים ביותר שמשתמשים בהם כיום, כולם עוקבים אחרי עקרון המורה המספק המינמלי של אנגלווין". TODO הערות שוליים (לפי האנגלית + ביקורת)

לקרוא:

למידה מדוגמאות בעלות רעש[עריכת קוד מקור | עריכה]

מחקריה של אנגלווין על למידה מדוגמאות מורעשות גם השפיעה רבות על תחום למידת המכונה. מחקריה התייחסו לבעיה שאלגוריתמים לומדים נאלצים ללמוד מדוגמאות בעלות סיווגים שגויים (רעש). אנגלווין הדגימה כיצד יש אלגוריתמי למידה שמסוגלים ללמוד גם כשיש דוגמאות רועשות.[2][3]

הישגים נוספים[עריכת קוד מקור | עריכה]

במחשוב מבוזר, אנגלווין היא מממציאי פרוטוקול אוכלוסיה (אנ'), וחקרה את בעיית הקונצנזוס מבוזר (אנ').[4][5] TODO להסביר קצת על כל אחד מהנושאים

בתחום האלגוריתמים האקראיים, היא חקרה אלגוריתמים אקראים למציאת מסלולים המילטוניים ושידוכים מושלמים בגרפים.[6]

אנגלווין עזרה להקים את הכנס Computational Learning Theory (COLT), וישבה בועדת התוכנית וההיגוי של הכנס.[7] TODO לתרגם program committees and steering committees. שימשה כעורכת בכתב העת Information and Computation (אנ').[8][9] ב-2001 איגרנה סימפוזיום באוניברסיטת ייל תחת הכותרת "מסטטיסטיקה לצ'אט: מגמות בלמידת מכונה".[10] חברה ב-Association for Computing Machinery (ACM) וב-Association for Women in Mathematics (אנ').[דרוש מקור]

אנגלויין היא מרצה ומחנכת מוערכת. זכתה בשלושה פרסי הוראה יוקרתיים, שמוענקים באוניברסיטת ייל להוראה בתואר ראשון.[1] הדריכה 4 דוקטורנטים, כולל אהוד שפירא.[11]

לקריאה נוספת[עריכת קוד מקור | עריכה]

  • Frits Vaandrager, Model learning, Communications of the ACM 60, 2017-01-23, עמ' 86–95 doi: 10.1145/2967606 - מאמר קריא על יישומים להסקה אינדוקטיבית. מכיל תיאור של אלגוריתם L* (שפותח ע"י אנגלווין) והשפעתו, באופן שיהיה נגיש גם לבעלי ידע במדעי המחשב שאין להם דוקטורט בתחום.
  • Dana Angluin, Carl H. Smith, Stuart Charles Shapiro (ed.), David Eckroth (ed.), Inductive Inference, Encyclopedia of Artificial Intelligence, vol. 1, Wiley, 1987, pg. 409-418, ISBN 978-0-471-62974-0 (באנגלית).

קישורים חיצוניים[עריכת קוד מקור | עריכה]

הערות שוליים[עריכת קוד מקור | עריכה]

  1. ^ 1 2 3 Dana Angluin, אוניברססיטת ייל - מרכז לסגל אמריטוס
  2. ^ Angluin, Dana; Laird, Philip (באפריל 1988). "Learning from noisy examples". Machine Learning (באנגלית). 2 (4): 343–370. doi:10.1007/BF00116829. ISSN 0885-6125. S2CID 29767720. {{cite journal}}: (עזרה)
  3. ^ "Dana Angluin | Faculty of Arts and Sciences". fas.yale.edu. נבדק ב-2023-10-10.
  4. ^ Angluin, Dana; Aspnes, James; Diamadi, Zoë; Fischer, Michael J.; Peralta, René (2006-03-01). "Computation in networks of passively mobile finite-state sensors". Distributed Computing (באנגלית). 18 (4): 235–253. doi:10.1007/s00446-005-0138-3. ISSN 1432-0452. S2CID 2802601.
  5. ^ Angluin, Dana; Aspnes, James; Eisenstat, David (2008-07-01). "A simple population protocol for fast robust approximate majority". Distributed Computing (באנגלית). 21 (2): 87–102. doi:10.1007/s00446-008-0059-z. ISSN 1432-0452. S2CID 2652934.
  6. ^ Dana Angluin, Leslie G. Valiant, Fast probabilistic algorithms for hamiltonian circuits and matchings, Proceedings of the ninth annual ACM symposium on Theory of computing, STOC '77, Association for Computing Machinery, 1977-05-04, עמ' 30–41 doi: 10.1145/800105.803393
  7. ^ COLT, Foreword, COLT '89: Proceedings of the Second Annual Workshop, UC Santa Cruz, California, July 31 - August 2 1989, Morgan Kaufmann, 2014-06-28, עמ' v, ISBN 978-0-08-094829-4. (באנגלית)
  8. ^ "Editorial Board". Information and Computation. 82 (1): i. 1989. doi:10.1016/0890-5401(89)90061-8.
  9. ^ "Editorial Board". Information and Computation. 99 (1): i. 1992. doi:10.1016/0890-5401(92)90023-9.
  10. ^ "Symposium will explore 'trends in machine learning'". Yale Bulletin and Calendar. 20 באפריל 2001. אורכב מ-המקור ב-18 באפריל 2009. {{cite web}}: (עזרה)
  11. ^ דנה אנגלווין, באתר פרויקט הגנאלוגיה במתמטיקה
אוחזר מתוך "https://he.wikipedia.org/w/index.php?title=משתמש:Galaranty/Dana_Angluin&oldid=38578100"