माइकल इरविन जॉर्डन (जन्म 25 फरवरी, 1956) एक अमेरिकी वैज्ञानिक और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में प्रोफेसर हैं, जहाँ वे पेहोंग चेन विशिष्ट प्रोफेसरशिप धारण करते हैं। वे इन्रिया पेरिस में एक शोध वैज्ञानिक भी हैं। जॉर्डन को मशीन लर्निंग के प्रमुख व्यक्तियों में से एक माना जाता है, जिनके योगदान सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक फैले हुए हैं। 2016 में, साइंस पत्रिका ने सेमेंटिक स्कॉलर परियोजना द्वारा प्रकाशित साहित्य के विश्लेषण के आधार पर उन्हें दुनिया का सबसे प्रभावशाली कंप्यूटर वैज्ञानिक बताया। वे 2010 में मशीन लर्निंग की नींव और अनुप्रयोगों में योगदान के लिए नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के सदस्य चुने गए, और 2022 में उन्होंने मशीन लर्निंग की नींव और इसके अनुप्रयोग में मौलिक योगदान के लिए कंप्यूटर विज्ञान या गणित में पहला वर्ल्ड लॉरेट्स एसोसिएशन पुरस्कार जीता।
जॉर्डन के कार्य ने आधुनिक मशीन लर्निंग के सैद्धांतिक और व्यावहारिक आधारों को आकार दिया है, विशेष रूप से बायेसियन विधियों की वकालत और मशीन लर्निंग को पारंपरिक सांख्यिकी के साथ एकीकृत करने के उनके प्रयासों के माध्यम से। उनके शोध ने तंत्रिका नेटवर्क मॉडलिंग, संभाव्य ग्राफिकल मॉडल और वैरिएशनल इन्फ्रेंस जैसे क्षेत्रों को प्रभावित किया है, और उनके छात्र और सहयोगी इस क्षेत्र के प्रमुख व्यक्ति बन गए हैं।
शिक्षा
जॉर्डन ने 1978 में लुइसियाना स्टेट यूनिवर्सिटी से मनोविज्ञान में मैग्ना कम लाउड बैचलर ऑफ साइंस, 1980 में एरिजोना स्टेट यूनिवर्सिटी से गणित में मास्टर ऑफ साइंस, और 1985 में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो से संज्ञानात्मक विज्ञान में डॉक्टर ऑफ फिलॉसफी प्राप्त की। यूसी सैन डिएगो में, वे डेविड रुमेलहार्ट के छात्र थे और 1980 के दशक में समानांतर वितरित प्रसंस्करण (पीडीपी) समूह के सदस्य थे, जो कनेक्शनिस्ट मॉडल और तंत्रिका नेटवर्क सिद्धांत के विकास में केंद्रीय भूमिका निभाने वाला एक शोध समुदाय था।
करियर और शोध
जॉर्डन ने 1988 से 1998 तक मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान विभाग में प्रोफेसर के रूप में अपना शैक्षणिक करियर शुरू किया। 1980 के दशक में, उन्होंने संज्ञानात्मक मॉडल के रूप में आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क विकसित किए, जो अनुक्रम प्रसंस्करण और मोटर नियंत्रण पर प्रारंभिक कार्य में योगदान देते हैं। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले जाने के बाद, उनका शोध संज्ञानात्मक मॉडलिंग से सांख्यिकी और मशीन लर्निंग की नींव की ओर स्थानांतरित हो गया।
जॉर्डन को मशीन लर्निंग समुदाय में बायेसियन नेटवर्क को लोकप्रिय बनाने और मशीन लर्निंग और सांख्यिकी के बीच गहरे संबंधों को स्पष्ट करने का श्रेय व्यापक रूप से दिया जाता है। वे अनुमानित इन्फ्रेंस के लिए वैरिएशनल विधियों को औपचारिक रूप देने और मशीन लर्निंग में एक मुख्य उपकरण के रूप में अपेक्षा-अधिकतमीकरण एल्गोरिदम को लोकप्रिय बनाने में भी प्रमुख थे। उनके कार्य ने सैद्धांतिक समझ और व्यावहारिक अनुप्रयोगों दोनों को प्रभावित किया है, जिसमें जनरेटिव एआई और गहन शिक्षण शामिल हैं।
बर्कले में जॉर्डन के शोध समूह ने कई प्रभावशाली पत्र प्रकाशित किए हैं और कई प्रमुख शोधकर्ताओं को प्रशिक्षित किया है। वे क्षेत्र के कई नेताओं के संरक्षक रहे हैं, जिनमें अनिमा आनंदकुमार और अन्य शामिल हैं जिन्होंने शिक्षा और उद्योग में गहन शिक्षण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आगे बढ़ाया है।
मशीन लर्निंग से इस्तीफा
2001 में, जॉर्डन और कई सहयोगियों ने जर्नल मशीन लर्निंग के संपादकीय बोर्ड से इस्तीफा दे दिया। एक सार्वजनिक पत्र में, उन्होंने शोध तक कम प्रतिबंधात्मक पहुंच के लिए तर्क दिया और एक नए ओपन एक्सेस जर्नल, जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च (जेएमएलआर) के लिए समर्थन का वादा किया, जिसे लेस्ली कैलब्लिंग ने क्षेत्र के विकास का समर्थन करने के लिए बनाया था। यह कार्रवाई कंप्यूटर विज्ञान में ओपन एक्सेस आंदोलन की दिशा में एक ऐतिहासिक क्षण थी और जेएमएलआर को मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए एक प्रमुख स्थान के रूप में स्थापित करने में मदद की।
सम्मान और पुरस्कार
जॉर्डन को अपने पूरे करियर में कई पुरस्कार मिले हैं। उन्हें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग (आईसीएमएल 2004) में सर्वश्रेष्ठ छात्र पत्र पुरस्कार (एक्स. नगुएन और एम. वेनराइट के साथ) और अमेरिकन कंट्रोल कॉन्फ्रेंस (एसीसी 1991) में सर्वश्रेष्ठ पत्र पुरस्कार (आर. जैकब्स के साथ) मिला। उन्हें एसीएम-एएएआई एलन न्यूएल पुरस्कार, आईईईई न्यूरल नेटवर्क पायनियर पुरस्कार और एनएसएफ राष्ट्रपति युवा अन्वेषक पुरस्कार भी मिला है।
वे कई प्रमुख पेशेवर समाजों के फेलो चुने गए हैं: एएएआई (2002), आईएमएस (2004), आईईईई (2005), एएसए (2007), एसीएम (2010), सियाम (2012), और इंटरनेशनल सोसाइटी फॉर बायेसियन एनालिसिस (2014)। वे नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज, नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग और अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज के सदस्य हैं। उन्हें इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल स्टैटिस्टिक्स द्वारा नेमैन व्याख्याता और मेडलियन व्याख्याता नामित किया गया है। उन्होंने 2015 में डेविड ई. रुमेलहार्ट पुरस्कार और 2009 में एसीएम/एएएआई एलन न्यूएल पुरस्कार प्राप्त किया। 2020 में, उन्होंने आईईईई जॉन वॉन न्यूमैन मेडल जीता।
2016 में, जॉर्डन को सेमेंटिक स्कॉलर परियोजना द्वारा प्रकाशित साहित्य के विश्लेषण के आधार पर "सबसे प्रभावशाली कंप्यूटर वैज्ञानिक" के रूप में पहचाना गया। 2022 में, उन्हें वर्ल्ड लॉरेट्स एसोसिएशन द्वारा पहला वर्ल्ड लॉरेट्स एसोसिएशन पुरस्कार प्रदान किया गया, जो एक गैर-सरकारी और गैर-लाभकारी अंतरराष्ट्रीय संगठन है, जो मशीन लर्निंग की नींव और इसके अनुप्रयोग में मौलिक योगदान के लिए है। 2024 के लिए, उन्हें "सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों" श्रेणी में बीबीवीए फाउंडेशन फ्रंटियर्स ऑफ नॉलेज पुरस्कार मिला।
प्रभाव और विरासत
जॉर्डन का प्रभाव उनके अपने शोध से परे फैला हुआ है। वे मशीन लर्निंग को एक कठोर अनुशासन के रूप में स्थापित करने में एक प्रमुख व्यक्ति रहे हैं, जो कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी को जोड़ता है। बायेसियन विधियों और संभाव्य मॉडलिंग की उनकी वकालत ने कई विश्वविद्यालयों में पाठ्यक्रम और प्रमुख प्रयोगशालाओं के शोध एजेंडा को आकार दिया है, जिनमें बर्कले एआई रिसर्च और स्टैनफोर्ड एआई लैब शामिल हैं। उनके छात्र और पोस्टडॉक शीर्ष संस्थानों और कंपनियों में शोध समूहों का नेतृत्व करने के लिए आगे बढ़े हैं, जिनमें ओपनएआई, गूगल डीपमाइंड और एंथ्रोपिक शामिल हैं।
जॉर्डन कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति पर एक मुखर टिप्पणीकार भी रहे हैं। 2019 में, उन्होंने तर्क दिया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति अभी तक नहीं हुई है और एआई क्रांति के लिए कंप्यूटर विज्ञान को सांख्यिकी के साथ मिश्रित करने की आवश्यकता है। इस दृष्टिकोण ने एआई के भविष्य के बारे में बहस को प्रभावित किया है, विशेष रूप से वर्तमान गहन शिक्षण दृष्टिकोणों की सीमाओं और अधिक मजबूत सांख्यिकीय नींव की आवश्यकता के संबंध में।
चयनित प्रकाशन
जॉर्डन ने सैकड़ों पत्र और कई प्रभावशाली पुस्तकें लिखी या सह-लिखी हैं। आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क और मोटर नियंत्रण पर उनका प्रारंभिक कार्य व्यापक रूप से उद्धृत है। ग्राफिकल मॉडल, वैरिएशनल इन्फ्रेंस और मशीन लर्निंग के सिद्धांत में उनके बाद के योगदान मानक संदर्भ बन गए हैं। उल्लेखनीय प्रकाशनों में अपेक्षा-अधिकतमीकरण एल्गोरिदम, वैरिएशनल विधियों और सीखने के एल्गोरिदम के अभिसरण और सामान्यीकरण गुणों के विश्लेषण पर उनका काम शामिल है।
व्यक्तिगत जीवन
जॉर्डन का जन्म 25 फरवरी, 1956 को संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने अपना अधिकांश करियर शिक्षा में बिताया है, एमआईटी और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में नियुक्तियों के साथ। वे अपनी सहयोगी शैली और युवा शोधकर्ताओं के संरक्षण के लिए जाने जाते हैं। वे शोध और शिक्षण में सक्रिय रहते हैं, और उनका कार्य तेजी से विकसित हो रहे मशीन लर्निंग क्षेत्र में प्रभावशाली बना हुआ है।
संदर्भ
यह लेख सार्वजनिक स्रोतों से जानकारी शामिल करता है, जिसमें माइकल आई. जॉर्डन पर विकिपीडिया लेख शामिल है, जो क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन-शेयरअलाइक लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।