Ruslan Salakhutdinov (en russe : Руслан Салахутдинов ; né vers 1980) est un chercheur ouzbek d'origine tatare travaillant dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il se spécialise dans le deep learning, les modèles graphiques probabilistes et l'optimisation à grande échelle. Il est professeur d'informatique à Carnegie Mellon University et a été directeur de la recherche en IA chez Apple de 2016 à 2020.
Le directeur de thèse de Salakhutdinov était Geoffrey Hinton. Salakhutdinov envisageait d'abandonner le domaine de l'intelligence artificielle lorsqu'il a rencontré Hinton en 2004, mais il a changé d'avis après que Hinton lui a demandé de participer à un projet axé sur une nouvelle méthode d'entraînement des réseaux de neurones artificiels, que Hinton a baptisée « deep belief networks ». Cette recherche a eu un impact majeur sur le domaine du deep learning. Il a obtenu son doctorat en 2009. Il est bien connu pour avoir développé l'apprentissage programmatique bayésien.
Formation et début de carrière
Salakhutdinov est né vers 1980. Il a poursuivi des études supérieures en informatique, où il a rencontré Geoffrey Hinton, un pionnier des réseaux de neurones. Sous la supervision de Hinton, Salakhutdinov a travaillé sur les deep belief networks, une classe de modèles génératifs qui ont contribué à raviver l'intérêt pour la recherche sur les réseaux de neurones. Ses travaux de doctorat ont contribué aux fondements du deep learning moderne, et il a obtenu son doctorat en 2009.
Carrière et recherche
Depuis 2009, Salakhutdinov a publié au moins 42 articles sur l'apprentissage automatique. Ses recherches couvrent le deep learning, les modèles graphiques probabilistes et l'optimisation à grande échelle. Il est particulièrement connu pour l'apprentissage programmatique bayésien, un cadre qui permet d'apprendre à partir de peu d'exemples en combinant l'inférence probabiliste avec l'induction de programmes.
En 2016, Salakhutdinov a rejoint Apple en tant que directeur de la recherche en IA, où il a dirigé les efforts visant à faire progresser les capacités d'intelligence artificielle de l'entreprise. Il a quitté Apple en 2020 pour revenir à Carnegie Mellon University, où il continue d'enseigner et de mener des recherches. En juin 2023, il a rejoint Felix Smart, une entreprise qui utilise l'IA pour prendre soin des plantes et des animaux, en tant que membre du conseil d'administration.
Prix et reconnaissance
Salakhutdinov est membre de CIFAR, une distinction honorifique reconnaissant les chercheurs de premier plan dans le domaine de l'intelligence artificielle et des domaines connexes. Ses travaux sur les deep belief networks et l'apprentissage programmatique bayésien ont été largement cités et ont influencé les développements ultérieurs dans l'IA générative et les grands modèles de langage.
Publications choisies
Salakhutdinov a écrit de nombreux articles influents. Parmi ses contributions notables figurent des recherches sur les machines de Boltzmann profondes, les autoencodeurs variationnels et l'induction de programmes bayésiens. Ses publications paraissent dans des revues et conférences de premier plan telles que la Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), l'International Conference on Machine Learning (ICML) et le Journal of Machine Learning Research (JMLR).
Liens externes
- Site web officiel
- Publications de Ruslan Salakhutdinov indexées par Google Scholar