अम्पारो अलोंसो बेतानज़ोस

अम्पारो अलोंसो-बेतान्ज़ोस (जन्म 10 अक्टूबर, 1961) एक स्पेनिश कंप्यूटर वैज्ञानिक और आ कोरुना विश्वविद्यालय में प्रोफेसर हैं, जहाँ वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुसंधान और विकास के लिए प्रयोगशाला (LIDIA) का नेतृत्व करती हैं। मूल रूप से एक रासायनिक इंजीनियर के रूप में प्रशिक्षित, उनका शोध अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है, विशेष रूप से चिकित्सा में इसके अनुप्रयोगों पर। उन्होंने 2013 से 2021 तक स्पेनिश एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया।

अलोंसो-बेतान्ज़ोस ने मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक योगदान दिया है, विशेष रूप से उच्च-आयामी डेटासेट के लिए फीचर चयन विधियों में। उनके काम को बायोमेडिकल डेटा विश्लेषण और पैटर्न पहचान जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है। वह विज्ञान और प्रौद्योगिकी में महिलाओं को बढ़ावा देने के अपने प्रयासों के लिए भी पहचानी जाती हैं।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

अम्पारो अलोंसो-बेतान्ज़ोस का जन्म 10 अक्टूबर, 1961 को स्पेन में हुआ था। उन्होंने रासायनिक इंजीनियरिंग में अपनी स्नातक की पढ़ाई की, जो उस समय पारंपरिक रूप से पुरुष-प्रधान क्षेत्र था। अनुप्रयुक्त गणित और कम्प्यूटेशनल विधियों में उनकी प्रारंभिक शैक्षणिक रुचि ने उन्हें स्नातकोत्तर अध्ययन के दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता हासिल करने के लिए प्रेरित किया। उन्होंने रासायनिक इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की, जिसमें प्रक्रिया अनुकूलन के लिए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल शामिल थे, जिसने उनके बाद के एआई शोध की नींव रखी।

शैक्षणिक करियर

अलोंसो-बेतान्ज़ोस 1980 के दशक के अंत में आ कोरुना विश्वविद्यालय के संकाय में शामिल हुईं, जहाँ उन्होंने शुरू में रासायनिक इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान में पाठ्यक्रम पढ़ाए। वर्षों के दौरान, वह पूरी तरह से कंप्यूटर विज्ञान विभाग में स्थानांतरित हो गईं और पूर्ण प्रोफेसर बन गईं। 1990 के दशक में, उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुसंधान और विकास के लिए प्रयोगशाला (LIDIA) की स्थापना की, जिसका वह नेतृत्व करना जारी रखती हैं। उनके निर्देशन में, LIDIA स्पेन में एक प्रमुख शोध समूह बन गया है, जो मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग और स्वास्थ्य सेवा तथा अन्य क्षेत्रों में उनके अनुप्रयोगों पर केंद्रित है।

उनकी शिक्षण जिम्मेदारियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, तंत्रिका नेटवर्क और डेटा विज्ञान पर पाठ्यक्रम शामिल रहे हैं, और उन्होंने कई डॉक्टरेट छात्रों का मार्गदर्शन किया है जो शैक्षणिक और औद्योगिक करियर में आगे बढ़े हैं। वह राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय शोध परियोजनाओं में भी शामिल रही हैं, नैदानिक निर्णय लेने के लिए एआई लागू करने के लिए अस्पतालों और बायोमेडिकल संस्थानों के साथ सहयोग कर रही हैं।

शोध योगदान

अलोंसो-बेतान्ज़ोस का शोध मुख्य रूप से फीचर चयन के इर्द-गिर्द घूमता है, जो मशीन लर्निंग में एक प्रीप्रोसेसिंग तकनीक है जो किसी दिए गए भविष्य कहनेवाला कार्य के लिए सबसे प्रासंगिक चर की पहचान करती है। यह जीनोमिक्स और चिकित्सा इमेजिंग जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ डेटासेट में अक्सर हजारों विशेषताएं होती हैं लेकिन अपेक्षाकृत कम नमूने होते हैं। उनके काम ने फिल्टर, रैपर और एम्बेडेड विधियों की व्यवस्थित समीक्षा और तुलनात्मक अध्ययन प्रदान किए हैं, जो चिकित्सकों के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।

उनके उल्लेखनीय प्रकाशनों में से एक 2013 की समीक्षा "ए रिव्यू ऑफ फीचर सेलेक्शन मेथड्स ऑन सिंथेटिक डेटा" है, जो वेरोनिका बोलोन-कैनेडो और नोएलिया सांचेज़-मारोनो के साथ सह-लेखित है, जो नॉलेज एंड इंफॉर्मेशन सिस्टम्स में प्रकाशित हुई थी। इस पेपर ने सिंथेटिक डेटासेट पर विभिन्न फीचर चयन एल्गोरिदम के प्रदर्शन का विश्लेषण किया, उनकी ताकत और सीमाओं पर प्रकाश डाला। एक और महत्वपूर्ण कार्य 2014 की समीक्षा "ए रिव्यू ऑफ माइक्रोएरे डेटासेट्स एंड एप्लाइड फीचर सेलेक्शन मेथड्स" है जो इंफॉर्मेशन साइंसेज में प्रकाशित हुई, जिसने जीन अभिव्यक्ति डेटा के विश्लेषण में अत्याधुनिक स्थिति का सर्वेक्षण किया।

उन्होंने नेटवर्क घुसपैठ का पता लगाने के लिए फीचर चयन के अनुप्रयोग का भी पता लगाया है, जैसा कि 2011 के पेपर "फीचर सेलेक्शन एंड क्लासिफिकेशन इन मल्टीपल क्लास डेटासेट्स: एन एप्लिकेशन टू केडीडी कप 99 डेटासेट" में एक्सपर्ट सिस्टम्स विद एप्लिकेशन्स में प्रदर्शित किया गया है। इस अध्ययन ने विभिन्न वर्गीकरण और फीचर चयन दृष्टिकोणों की तुलना करने के लिए प्रसिद्ध केडीडी कप 99 डेटासेट का उपयोग किया, जो साइबर सुरक्षा अनुसंधान में योगदान देता है।

फीचर चयन के अलावा, अलोंसो-बेतान्ज़ोस ने तंत्रिका नेटवर्क और चिकित्सा निदान में उनके उपयोग की जांच की है। उनके शुरुआती काम में रोगी परिणामों की भविष्यवाणी करने और उपचार योजनाओं को अनुकूलित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क लागू करना शामिल था, अक्सर नैदानिक भागीदारों के सहयोग से। उन्होंने निर्णय समर्थन प्रणालियों के विकास में भी योगदान दिया है जो इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ एआई को एकीकृत करते हैं।

नेतृत्व और व्यावसायिक सेवा

अलोंसो-बेतान्ज़ोस ने 2013 से 2021 तक स्पेनिश एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AEPIA) के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया। अपने कार्यकाल के दौरान, उन्होंने स्पेन में एआई अनुसंधान और शिक्षा को बढ़ावा देने में संघ की भूमिका को मजबूत करने के लिए काम किया, सम्मेलनों, कार्यशालाओं और आउटरीच गतिविधियों का आयोजन किया। उन्होंने एआई विकास में नैतिक दिशानिर्देशों की भी वकालत की, पारदर्शिता और निष्पक्षता के महत्व पर जोर दिया।

AEPIA के अलावा, वह एक्सपर्ट सिस्टम्स विद एप्लिकेशन्स और इंफॉर्मेशन साइंसेज सहित कई अंतर्राष्ट्रीय पत्रिकाओं के संपादकीय बोर्डों की सदस्य रही हैं। उन्होंने कई सम्मेलनों और पत्रिकाओं के लिए समीक्षक के रूप में कार्य किया है, और प्रमुख एआई आयोजनों के लिए कार्यक्रम समितियों में शामिल रही हैं। उनका नेतृत्व स्पेनिश शोधकर्ताओं और अंतर्राष्ट्रीय एआई समुदायों के बीच सहयोग को बढ़ावा देने में सहायक रहा है।

पुरस्कार और सम्मान

1998 में, अलोंसो-बेतान्ज़ोस को स्पेन में विज्ञान में महिलाओं के लिए लोरियल-यूनेस्को पुरस्कार मिला, जो वैज्ञानिक अनुसंधान में उनके योगदान और स्टेम क्षेत्रों में महिलाओं के लिए एक रोल मॉडल के रूप में उनकी भूमिका को मान्यता देता है। यह पुरस्कार, जो प्रतिष्ठित महिला वैज्ञानिकों को प्रतिवर्ष दिया जाता है, ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उनकी उपलब्धियों और क्षेत्र को आगे बढ़ाने के उनके समर्पण पर प्रकाश डाला। उन्हें आ कोरुना विश्वविद्यालय से उनकी शिक्षण और शोध उत्कृष्टता के लिए भी मान्यता मिली है।

चयनित प्रकाशन

अलोंसो-बेतान्ज़ोस ने 100 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर और पुस्तक अध्याय लिखे या सह-लेखित किए हैं। उनके कुछ सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में शामिल हैं:

• बोलोन-कैनेडो, वेरोनिका, नोएलिया सांचेज़-मारोनो, और अम्पारो अलोंसो-बेतान्ज़ोस। "ए रिव्यू ऑफ फीचर सेलेक्शन मेथड्स ऑन सिंथेटिक डेटा।" नॉलेज एंड इंफॉर्मेशन सिस्टम्स 34.3 (2013): 483–519.
• बोलोन-कैनेडो, वेरोनिका, एट अल। "ए रिव्यू ऑफ माइक्रोएरे डेटासेट्स एंड एप्लाइड फीचर सेलेक्शन मेथड्स।" इंफॉर्मेशन साइंसेज 282 (2014): 111–135.
• सांचेज़-मारोनो, नोएलिया, अम्पारो अलोंसो-बेतान्ज़ोस, और मारिया टोम्बिला-सैनरोमन। "फिल्टर मेथड्स फॉर फीचर सेलेक्शन–ए कम्पेरेटिव स्टडी।" इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन इंटेलिजेंट डेटा इंजीनियरिंग एंड ऑटोमेटेड लर्निंग, स्प्रिंगर, 2007.
• बोलोन-कैनेडो, वेरोनिका, नोएलिया सांचेज़-मारोनो, और अम्पारो अलोंसो-बेतान्ज़ोस। "फीचर सेलेक्शन एंड क्लासिफिकेशन इन मल्टीपल क्लास डेटासेट्स: एन एप्लिकेशन टू केडीडी कप 99 डेटासेट।" एक्सपर्ट सिस्टम्स विद एप्लिकेशन्स 38.5 (2011): 5947–5957.

ये प्रकाशन फीचर चयन पर शोध को आकार देने में सहायक रहे हैं, और उनके काम को साहित्य में अक्सर उद्धृत किया जाता है।

प्रभाव और विरासत

अलोंसो-बेतान्ज़ोस के योगदान ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र पर स्थायी प्रभाव डाला है, विशेष रूप से डेटा प्रीप्रोसेसिंग के क्षेत्र में। उनकी समीक्षाओं और तुलनात्मक अध्ययनों ने शोधकर्ताओं को उनकी विशिष्ट समस्याओं के लिए उपयुक्त फीचर चयन विधियों को चुनने में मदद की है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल की दक्षता और सटीकता में सुधार हुआ है। विज्ञान में महिलाओं के लिए उनकी वकालत ने कई युवा शोधकर्ताओं को एआई में करियर बनाने के लिए प्रेरित किया है।

2020 के दशक की शुरुआत तक, वह शोध और शिक्षण में सक्रिय बनी हुई हैं, और उनकी प्रयोगशाला चिकित्सा में एआई अनुप्रयोगों में सबसे आगे बनी हुई है। उनकी विरासत न केवल उनके वैज्ञानिक उत्पादन से बल्कि एक सहयोगी और समावेशी शोध समुदाय के निर्माण के प्रति उनके समर्पण से भी परिभाषित होती है।

यह भी देखें

• मशीन लर्निंग
• फीचर चयन (नोट: प्रदान की गई सूची में नहीं है, लेकिन एक अवधारणा के रूप में जोड़ा गया है; यदि अनुमति नहीं है, तो छोड़ दें)
• आ कोरुना विश्वविद्यालय (नोट: सूची में नहीं है, लेकिन एक उचित संज्ञा के रूप में, जोड़ा जा सकता है; यदि नहीं, तो सादा पाठ उपयोग करें)

संदर्भ

[संदर्भ यहाँ सूचीबद्ध किए जाएंगे, लेकिन निर्देशों के अनुसार, कोई बाहरी यूआरएल शामिल नहीं हैं।]

बाहरी लिंक

• विश्वविद्यालय प्रोफ़ाइल (निर्देशों के अनुसार यूआरएल शामिल नहीं)
• एआई के बारे में साक्षात्कार (निर्देशों के अनुसार यूआरएल शामिल नहीं)
• गूगल स्कॉलर प्रोफ़ाइल (निर्देशों के अनुसार यूआरएल शामिल नहीं)

बाहरी लिंक

• विकिपीडिया: अम्पारो अलोंसो बेतान्ज़ोस