एलेक्सी ए. एफ्रोस (जन्म 1975) एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में प्रोफेसर हैं, जहाँ वे कंप्यूटर विज्ञान में मलिक चेयर धारण करते हैं। उन्हें कंप्यूटर विज़न और कंप्यूटर ग्राफिक्स में उनके योगदान के लिए व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है, विशेष रूप से छवि संश्लेषण, अनुपरिवेक्षित शिक्षण, और दृश्य समझ के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण के क्षेत्रों में। एफ्रोस को आधुनिक गहन शिक्षण की आधारशिला, ImageNet डेटासेट के निर्माण में उनकी भूमिका और बनावट संश्लेषण और छवि पूर्णता में अग्रणी कार्य के लिए भी जाना जाता है।
एफ्रोस का जन्म 1975 में सोवियत संघ में वैज्ञानिकों के एक परिवार में हुआ था। उनके पिता, एलेक्सी एल. एफ्रोस, एक भौतिक विज्ञानी हैं जो एफ्रोस-शक्लोव्स्की वेरिएबल-रेंज हॉपिंग पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं, और उनके चाचा, अलेक्जेंडर एफ्रोस, भी एक भौतिक विज्ञानी हैं। एफ्रोस अपनी उच्च शिक्षा के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, 1997 में यूटा विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक विज्ञान की डिग्री अर्जित की। फिर उन्होंने कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में स्नातक अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने 2003 में जितेंद्र मलिक के पर्यवेक्षण के तहत अपनी पीएच.डी. पूरी की। उनका डॉक्टरेट शोध प्रबंध बनावट संश्लेषण और छवि-आधारित रेंडरिंग पर केंद्रित था, जिसने उनके बाद के शोध की नींव रखी।
शैक्षणिक करियर
अपनी पीएच.डी. पूरी करने के बाद, एफ्रोस 2003 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में सहायक प्रोफेसर के रूप में संकाय में शामिल हुए। वे 2013 तक कार्नेगी मेलन में रहे, जब वे प्रोफेसर के रूप में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले चले गए। बर्कले में, वे बर्कले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (BAIR) प्रयोगशाला से संबद्ध रहे हैं और कई स्नातक छात्रों को मार्गदर्शन दिया है जो शिक्षा और उद्योग में प्रमुख पदों पर आगे बढ़े हैं। एफ्रोस ने मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंफॉर्मेटिक्स जैसे संस्थानों में भी आगंतुक पदों पर कार्य किया है और Google AI में एक शोध वैज्ञानिक रहे हैं।
शोध योगदान
एफ्रोस का शोध कंप्यूटर विज़न, कंप्यूटर ग्राफिक्स, और मशीन लर्निंग में फैला हुआ है, जिसमें बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग करके मशीनों को दृश्य सामग्री समझने और उत्पन्न करने के लिए सिखाने पर ध्यान केंद्रित है। उनके शुरुआती प्रभावशाली कार्यों में से एक बनावट संश्लेषण में था, जहाँ उन्होंने एल्गोरिदम विकसित किए जो एक एकल उदाहरण से नई बनावट उत्पन्न कर सकते थे, एक समस्या जिसका दशकों से अध्ययन किया गया था। उनका 2001 का पेपर, "Texture Synthesis by Non-parametric Sampling," थॉमस लेउंग के साथ सह-लेखित, एक सरल लेकिन प्रभावी विधि पेश की जो क्षेत्र में एक मानक संदर्भ बन गई।
2003 में, एफ्रोस और उनके सहयोगियों ने "छवि पूर्णता" (इनपेंटिंग के रूप में भी जाना जाता है) की अवधारणा पेश की, जहाँ एक छवि के लापता क्षेत्रों को उसी छवि के पैच का उपयोग करके भरा जाता है। यह कार्य, "Object Removal by Exemplar-based Inpainting" पेपर में प्रकाशित, ने प्रदर्शित किया कि डेटा-संचालित दृष्टिकोण उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जिन्हें पहले हाथ से तैयार किए गए मॉडल के साथ निपटाया जाता था।
एफ्रोस शायद ImageNet के निर्माण में अपनी भूमिका के लिए सबसे अच्छी तरह से जाने जाते हैं, एक बड़े पैमाने पर दृश्य डेटाबेस जो दृश्य वस्तु पहचान अनुसंधान में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह परियोजना, 2007 में फेई-फेई ली और उनके सहयोगियों, जिसमें एफ्रोस शामिल थे, द्वारा शुरू की गई, वेब से लाखों लेबल वाली छवियों को एकत्र करना शामिल था। ImageNet वार्षिक ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) का आधार बन गया, जिसने गहन शिक्षण में महत्वपूर्ण प्रगति को प्रेरित किया है, विशेष रूप से 2012 में कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) के आगमन के साथ।
अनुपरिवेक्षित शिक्षण के क्षेत्र में, एफ्रोस ने खोजा है कि कैसे मशीनें स्पष्ट लेबल के बिना दृश्य प्रतिनिधित्व सीख सकती हैं। "जिग्सॉ पहेली" पर उनका कार्य एक स्व-पर्यवेक्षित कार्य के रूप में, 2016 के पेपर "Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving Jigsaw Puzzles" में प्रस्तुत, ने दिखाया कि पहेली को हल करना एक नेटवर्क को वस्तुओं और दृश्यों को पहचानना सिखा सकता है, जो पर्यवेक्षित प्री-ट्रेनिंग के लिए एक शक्तिशाली विकल्प प्रदान करता है।
उल्लेखनीय परियोजनाएँ और सहयोग
एफ्रोस ने संस्थानों में कई शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया है, जिसमें उनके दीर्घकालिक सहयोगी जितेंद्र मलिक शामिल हैं। साथ में, उन्होंने "Data-driven Scene Understanding" जैसी परियोजनाओं पर काम किया है, जो एक दृश्य के लेआउट और अर्थ का अनुमान लगाने के लिए छवियों के बड़े संग्रह का उपयोग करता है। एफ्रोस ने "दृश्य अनुरूपताओं" के विकास में भी योगदान दिया है, जहाँ एल्गोरिदम छवियों के जोड़े का अवलोकन करके परिवर्तन (जैसे, एक परिदृश्य का मौसम बदलना) लागू करना सीखते हैं।
एक और उल्लेखनीय परियोजना "SUN3D" डेटासेट है, जो 3D दृश्य समझ के लिए एक बड़े पैमाने पर RGB-D (रंग और गहराई) वीडियो डेटाबेस प्रदान करता है। एफ्रोस इसके निर्माण में शामिल थे, जिसका उपयोग इनडोर दृश्य पुनर्निर्माण और नेविगेशन पर कई अध्ययनों में किया गया है।
पुरस्कार और सम्मान
एफ्रोस को उनके शोध के लिए कई प्रतिष्ठित पुरस्कार मिले हैं। 2016 में, उन्हें कंप्यूटर विज़न और ग्राफिक्स में उनके योगदान के लिए IEEE का फेलो नामित किया गया था। उन्होंने 2008 में ACM SIGGRAPH महत्वपूर्ण नए शोधकर्ता पुरस्कार, 2005 में स्लोअन रिसर्च फेलोशिप, और 2004 में राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन CAREER पुरस्कार भी प्राप्त किया है। उनके पेपरों को CVPR और SIGGRAPH सहित प्रमुख सम्मेलनों में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कारों से मान्यता दी गई है।
प्रभाव और विरासत
एफ्रोस के कार्य का कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र पर गहरा प्रभाव पड़ा है, विशेष रूप से हाथ से तैयार की गई विशेषताओं से डेटा-संचालित, शिक्षण-आधारित दृष्टिकोणों की ओर प्रतिमान बदलने में। बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करने पर उनका जोर शोधकर्ताओं की एक पीढ़ी को प्रभावित किया है और गहन शिक्षण के उदय में सहायक रहा है। ImageNet डेटासेट, जिसे उन्होंने बनाने में मदद की, अब क्षेत्र में एक मानक बेंचमार्क है, और उनके अनुपरिवेक्षित शिक्षण विधियों ने महंगे एनोटेशन के बिना मॉडल प्रशिक्षण के लिए नए रास्ते खोले हैं।
अपने तकनीकी योगदानों के अलावा, एफ्रोस अपनी आकर्षक शिक्षण शैली और जटिल विचारों को स्पष्ट रूप से संवाद करने की क्षमता के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने कार्नेगी मेलन और बर्कले दोनों में कंप्यूटर विज़न और कम्प्यूटेशनल फोटोग्राफी पर पाठ्यक्रम पढ़ाए हैं, और उनकी व्याख्यान सामग्री दुनिया भर के शिक्षकों और छात्रों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।
व्यक्तिगत जीवन
एफ्रोस विवाहित हैं और उनके बच्चे हैं, लेकिन वे अपने व्यक्तिगत जीवन को अपेक्षाकृत निजी रखते हैं। वे एक उत्साही फोटोग्राफर के रूप में जाने जाते हैं, एक शौक जो दृश्य डेटा में उनकी पेशेवर रुचि के साथ मेल खाता है। वे कैलिफोर्निया के प्राकृतिक परिदृश्यों की खोज और लंबी पैदल यात्रा का भी आनंद लेते हैं।
यह भी देखें
- जितेंद्र मलिक
- फेई-फेई ली
- ImageNet
- अनुपरिवेक्षित शिक्षण
- कंप्यूटर विज़न
- बनावट संश्लेषण
- इनपेंटिंग
- गहन शिक्षण
- कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क
- बर्कले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च
संदर्भ
- Efros, A. A., & Leung, T. K. (1999). Texture synthesis by non-parametric sampling. IEEE International Conference on Computer Vision.
- Efros, A. A., & Freeman, W. T. (2001). Image quilting for texture synthesis and transfer. ACM SIGGRAPH.
- Criminisi, A., Pérez, P., & Toyama, K. (2004). Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting. IEEE Transactions on Image Processing.
- Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J., Li, K., & Fei-Fei, L. (2009). ImageNet: A large-scale hierarchical image database. CVPR.
- Noroozi, M., & Favaro, P. (2016). Unsupervised learning of visual representations by solving jigsaw puzzles. ECCV.
- Xiao, J., Owens, A., & Efros, A. A. (2013). SUN3D: A database of big spaces reconstructed using SfM and object labels. ICCV.
नोट: एफ्रोस के व्यक्तिगत जीवन के बारे में कुछ विवरण सार्वजनिक रूप से प्रलेखित नहीं हैं, और प्रदान की गई जानकारी 2025 तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों पर आधारित है।