नंदो डी फ्रेटास मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक शोधकर्ता हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क, डीप लर्निंग, बायेसियन अनुमान और बायेसियन अनुकूलन में विशेषज्ञता रखते हैं। उन्होंने ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में शैक्षणिक पदों पर कार्य किया है, और गूगल डीपमाइंड और माइक्रोसॉफ्ट एआई में औद्योगिक एआई अनुसंधान में योगदान दिया है। उनके कार्य को प्रमुख सम्मेलनों, जिनमें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग और इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स शामिल हैं, में कई सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कारों से मान्यता मिली है।
डी फ्रेटास का शोध मशीन लर्निंग के सैद्धांतिक आधारों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों दोनों पर फैला हुआ है। उन्होंने संभाव्य मॉडल, स्केलेबल अनुमान विधियों और ऑडियो तथा छवियों के लिए जनरेटिव मॉडल के विकास पर कार्य किया है। उनका करियर शैक्षणिक अनुसंधान से प्रमुख एआई संगठनों में नेतृत्व भूमिकाओं तक की यात्रा को दर्शाता है, जहाँ उन्होंने अनुप्रयुक्त डीप लर्निंग की दिशा को प्रभावित किया है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
डी फ्रेटास का जन्म जिम्बाब्वे में हुआ था। उन्होंने 1991 से 1994 तक अपनी स्नातक पढ़ाई और 1994 से 1996 तक अपनी एमएससी दक्षिण अफ्रीका के विटवाटरसैंड विश्वविद्यालय में पूरी की। इसके बाद उन्होंने 1996 से 2000 तक कैम्ब्रिज के ट्रिनिटी कॉलेज में पीएचडी की, जहाँ उनका शोध मशीन लर्निंग और संभाव्य अनुमान पर केंद्रित था। इस शैक्षणिक आधार ने बायेसियन विधियों में उनकी विशेषज्ञता स्थापित की, जो उनके बाद के कार्यों में एक आवर्ती विषय बन गई।
शैक्षणिक करियर
2001 में, डी फ्रेटास ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय में प्रोफेसर के रूप में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने बायेसियन अनुमान, मोंटे कार्लो विधियों और तंत्रिका नेटवर्क पर शोध किया। इस अवधि के दौरान उनके कार्य ने अनुक्रमिक मोंटे कार्लो तकनीकों और सीखने की समस्याओं में उनके अनुप्रयोग में प्रगति में योगदान दिया। 2013 में, वे ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान विभाग में चले गए, जहाँ उन्होंने 2017 तक अपना शोध जारी रखा। ऑक्सफोर्ड में, वे एक जीवंत मशीन लर्निंग समुदाय का हिस्सा थे और संभाव्य मॉडलिंग और डीप लर्निंग को जोड़ने वाली परियोजनाओं पर सहयोग किया।
गूगल डीपमाइंड में कार्य
2014 में, डी फ्रेटास गूगल के डीपमाइंड में शामिल हुए जब कंपनी ने ऑक्सफोर्ड स्पिनऑफ डार्क ब्लू लैब्स का अधिग्रहण किया। डीपमाइंड में, उन्होंने ऑडियो और छवियों को उत्पन्न करने के लिए उपकरण बनाने पर केंद्रित एक टीम का नेतृत्व किया। इस कार्य में डीप लर्निंग आर्किटेक्चर पर आधारित जनरेटिव मॉडल विकसित करना शामिल था, जो यथार्थवादी सिंथेटिक मीडिया उत्पन्न कर सकते थे। उनकी टीम के योगदान जनरेटिव एआई को आगे बढ़ाने और रचनात्मक तथा अवधारणात्मक कार्यों पर मशीन लर्निंग लागू करने के डीपमाइंड के व्यापक प्रयासों का हिस्सा थे। डीपमाइंड में उनके नेतृत्व ने जनरेटिव मॉडलिंग में कंपनी के शोध एजेंडे को आकार देने में मदद की।
माइक्रोसॉफ्ट एआई में स्थानांतरण
सितंबर 2024 में, डी फ्रेटास माइक्रोसॉफ्ट एआई में एआई के उपाध्यक्ष के रूप में शामिल हुए। इस भूमिका में, वे एआई अनुसंधान और विकास पहलों की देखरेख के लिए जिम्मेदार हैं, जो शैक्षणिक और औद्योगिक दोनों सेटिंग्स में उनके अनुभव पर आधारित है। उनकी नियुक्ति प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों में एआई अनुसंधान के बढ़ते महत्व और क्षेत्र में उनकी मान्यता प्राप्त विशेषज्ञता को दर्शाती है।
शोध योगदान
डी फ्रेटास ने मशीन लर्निंग के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। बायेसियन अनुमान और अनुकूलन पर उनका प्रारंभिक कार्य कुशल पैरामीटर अनुमान और मॉडल चयन के लिए विधियाँ प्रदान करता है। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीकों के विकास में भी योगदान दिया है, जिसमें अवशिष्ट नेटवर्क और अन्य डीप लर्निंग नवाचारों पर कार्य शामिल है। जनरेटिव मॉडल पर उनका शोध प्रभावित करता है कि एआई सिस्टम ऑडियो और छवियाँ कैसे बना सकते हैं, जिसके मीडिया उत्पादन, सिमुलेशन और अन्य डोमेन में अनुप्रयोग हैं।
उनके शोध में एक आवर्ती विषय डीप लर्निंग के साथ संभाव्य तर्क का एकीकरण है। इसमें अनिश्चितता परिमाणीकरण पर कार्य शामिल है, जो एआई सिस्टम में विश्वसनीय निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण है। उनके प्रकाशन इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग (ICML), इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स (ICLR) और इंटरनेशनल जॉइंट कॉन्फ्रेंस ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (IJCAI) जैसे शीर्ष स्थानों पर प्रकाशित हुए हैं।
पुरस्कार और मान्यता
डी फ्रेटास को उनके शोध के लिए कई पुरस्कार मिले हैं। उन्होंने 2016 में इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार और 2016 में इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार जीता। इससे पहले, उन्हें 2013 में इंटरनेशनल जॉइंट कॉन्फ्रेंस ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशिष्ट पेपर पुरस्कार मिला। उन्हें 2014 में गूगल फैकल्टी रिसर्च अवार्ड और 2012 में चार्ल्स ए. मैकडॉवेल एक्सीलेंस इन रिसर्च अवार्ड से भी सम्मानित किया गया। 2010 में, उन्हें मैथमेटिक्स ऑफ इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी एंड कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स यंग रिसर्चर अवार्ड मिला। ये मान्यताएँ मशीन लर्निंग समुदाय पर उनके प्रभाव को उजागर करती हैं।
प्रभाव और विरासत
डी फ्रेटास के कार्य ने शैक्षणिक अनुसंधान और औद्योगिक अभ्यास दोनों को प्रभावित किया है। बायेसियन विधियों और डीप लर्निंग में उनके योगदान को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से लेकर कंप्यूटर विज़न तक विभिन्न अनुप्रयोगों में अपनाया गया है। एक मेंटर और सहयोगी के रूप में, उन्होंने शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी को प्रशिक्षित करने में मदद की है, जिनमें से कई ने क्षेत्र में अपना स्वयं का योगदान दिया है। उनका करियर सैद्धांतिक शोध और व्यावहारिक तैनाती के बीच सेतु के मूल्य को प्रदर्शित करता है, एक ऐसा मार्ग जो एआई में तेजी से सामान्य हो गया है।
2024 में माइक्रोसॉफ्ट एआई में उनका स्थानांतरण बड़े पैमाने पर औद्योगिक सेटिंग में एआई अनुसंधान को आगे बढ़ाने की निरंतर प्रतिबद्धता का संकेत देता है। उस समय तक, वे एआई समुदाय में एक सक्रिय व्यक्ति बने हुए हैं, जो उन प्रौद्योगिकियों के विकास में योगदान दे रहे हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य को आकार देने की संभावना रखती हैं।
यह भी देखें
संदर्भ
विकिपीडिया (CC BY-SA) से स्रोत तथ्य।
बाहरी लिंक
नंदो डी फ्रेटास का होम पेज (यहाँ प्रदान नहीं किया गया)।