रॉबर्ट शैपायर

रॉबर्ट एलियास शापिरे एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो मशीन लर्निंग सिद्धांत और इसके अनुप्रयोगों में अपने योगदान के लिए प्रसिद्ध हैं। वे पहले प्रिंसटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर थे, इससे पहले कि वे माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में शामिल हुए। उनका शोध सैद्धांतिक और व्यावहारिक मशीन लर्निंग पर केंद्रित है, जिसमें विशेष जोर एन्सेम्बल लर्निंग पर है।

शापिरे का सबसे महत्वपूर्ण योगदान बूस्टिंग का विकास है, जो एक मौलिक एन्सेम्बल लर्निंग विधि है जो कई कमजोर शिक्षार्थियों को एक मजबूत क्लासिफायर में जोड़ती है। उनके डॉक्टरेट शोध प्रबंध, द डिज़ाइन एंड एनालिसिस ऑफ़ एफिशिएंट लर्निंग एल्गोरिदम, ने उन्हें 1991 में ACM डॉक्टरल डिसर्टेशन अवार्ड दिलाया। 1996 में, योआव फ्रायंड के साथ सहयोग करते हुए, उन्होंने AdaBoost एल्गोरिदम का आविष्कार किया, जो एक सफलता थी जिसके कारण उन्हें 2003 में संयुक्त रूप से गोडेल पुरस्कार मिला।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

शापिरे का जन्म संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक अध्ययन किया, 1986 में ब्राउन विश्वविद्यालय से विज्ञान स्नातक की डिग्री प्राप्त की। फिर वे मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी चले गए, जहाँ उन्होंने 1991 में रोनाल्ड रिवेस्ट के पर्यवेक्षण में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. पूरी की। उनके शोध प्रबंध ने बूस्टिंग के लिए सैद्धांतिक आधार तैयार किया, यह प्रदर्शित करते हुए कि कमजोर लर्निंग एल्गोरिदम को मजबूत लर्निंग गारंटी प्राप्त करने के लिए कुशलता से जोड़ा जा सकता है।

प्रिंसटन में अकादमिक करियर

अपनी डॉक्टरेट पूरी करने के बाद, शापिरे 1991 से 1997 तक एटीएंडटी बेल लेबोरेटरीज में शोधकर्ता के रूप में शामिल हुए। इस अवधि के दौरान, उन्होंने साथी शोधकर्ता योआव फ्रायंड के साथ व्यावहारिक बूस्टिंग एल्गोरिदम के विकास पर सहयोग किया। 1997 में, वे एटीएंडटी लैब्स-रिसर्च चले गए, 2001 तक वहाँ अपना काम जारी रखा। फिर वे शिक्षा जगत में आए, 2002 में प्रिंसटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर बने। प्रिंसटन में, उन्होंने मशीन लर्निंग पर पाठ्यक्रम पढ़ाए और कई स्नातक छात्रों का पर्यवेक्षण किया, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में विश्वविद्यालय की बढ़ती प्रतिष्ठा में योगदान मिला।

AdaBoost का आविष्कार

AdaBoost एल्गोरिदम, जो एडेप्टिव बूस्टिंग का संक्षिप्त रूप है, 1996 में फ्रायंड और शापिरे द्वारा एक पेपर में पेश किया गया था। इसने एक लंबे समय से चले आ रहे सैद्धांतिक प्रश्न को संबोधित किया कि क्या कमजोर लर्निंग एल्गोरिदम, जो यादृच्छिक अनुमान से केवल थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हैं, को मजबूत लर्निंग तक बढ़ाया जा सकता है। AdaBoost कमजोर क्लासिफायर के अनुक्रम को पुनरावृत्त रूप से प्रशिक्षित करता है, प्रत्येक पिछले पुनरावृत्तियों द्वारा गलत वर्गीकृत उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित करता है, और उन्हें भारित बहुमत वोट के माध्यम से जोड़ता है। एल्गोरिदम सैद्धांतिक रूप से ठोस और व्यावहारिक रूप से प्रभावी दोनों साबित हुआ, जो मशीन लर्निंग में सबसे प्रभावशाली तरीकों में से एक बन गया। इसका प्रभाव कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बायोइन्फॉर्मेटिक्स जैसे क्षेत्रों तक फैला हुआ है।

बाद का शोध और माइक्रोसॉफ्ट

शापिरे 2014 तक प्रिंसटन में रहे, जब वे मुख्य शोधकर्ता के रूप में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में शामिल हुए। माइक्रोसॉफ्ट में, उन्होंने सैद्धांतिक और व्यावहारिक मशीन लर्निंग का पता लगाना जारी रखा है, जिसमें बूस्टिंग वेरिएंट, ऑनलाइन लर्निंग और इंटरैक्टिव लर्निंग पर काम शामिल है। उनके शोध ने Machine learning फ्रेमवर्क के विकास को प्रभावित किया है और Artificial intelligence और Deep learning जैसे क्षेत्रों में समस्याओं पर लागू किया गया है। उन्होंने संपादकीय भूमिकाओं और सम्मेलन नेतृत्व के माध्यम से व्यापक समुदाय में भी योगदान दिया है।

पुरस्कार और सम्मान

शापिरे के काम को व्यापक रूप से मान्यता मिली है। ACM डॉक्टरल डिसर्टेशन अवार्ड (1991) और गोडेल पुरस्कार (2003) के अलावा, उन्होंने 2011 में AAAI फीगेनबाम पुरस्कार प्राप्त किया। वे 2009 में AAAI फेलो, 2014 में नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के सदस्य और 2016 में नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज के सदस्य चुने गए। ये सम्मान एन्सेम्बल लर्निंग के सिद्धांत और व्यवहार में उनके मौलिक योगदान को दर्शाते हैं।

चयनित कार्य

शापिरे ने योआव फ्रायंड के साथ बूस्टिंग: फाउंडेशन्स एंड एल्गोरिदम पुस्तक सह-लेखन की, जो 2012 में MIT प्रेस द्वारा प्रकाशित हुई (ISBN 978-0-262-01718-3)। यह व्यापक पाठ बूस्टिंग के सैद्धांतिक आधार, एल्गोरिदमिक विविधताओं और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को कवर करता है। उन्होंने कई प्रभावशाली पेपर भी प्रकाशित किए हैं, जिनमें AdaBoost पर 1996 का मौलिक पेपर और मार्जिन सिद्धांत तथा मल्टीक्लास बूस्टिंग पर बाद के कार्य शामिल हैं।

विरासत और प्रभाव

AdaBoost के आविष्कार का मशीन लर्निंग पर स्थायी प्रभाव पड़ा है, जिसने ग्रेडिएंट बूस्टिंग और रैंडम फॉरेस्ट जैसे अन्य एन्सेम्बल तरीकों के विकास को प्रभावित किया है। कमजोर शिक्षार्थियों की शक्ति पर शापिरे की सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि ने सीखने की क्षमता के बारे में क्षेत्र की समझ को आकार दिया है। उनका काम आधुनिक Machine learning पाठ्यक्रमों का आधार बना हुआ है और सिद्धांत और अनुप्रयोगों दोनों में अनुसंधान को प्रेरित करना जारी रखता है।

व्यक्तिगत जीवन

शापिरे के व्यक्तिगत जीवन के बारे में विवरण व्यापक रूप से प्रचारित नहीं हैं। वे अकादमिक और शोध समुदायों में सक्रिय होने के लिए जाने जाते हैं, अक्सर सम्मेलनों में प्रस्तुतियाँ देते हैं और संस्थानों में सहयोगियों के साथ सहयोग करते हैं।

संदर्भ

• शापिरे, आर. ई. (1991)। द डिज़ाइन एंड एनालिसिस ऑफ़ एफिशिएंट लर्निंग एल्गोरिदम। डॉक्टरेट शोध प्रबंध, MIT।
• फ्रायंड, वाई., और शापिरे, आर. ई. (1996)। एक नए बूस्टिंग एल्गोरिदम के साथ प्रयोग। तेरहवें अंतर्राष्ट्रीय मशीन लर्निंग सम्मेलन की कार्यवाही।
• शापिरे, आर. ई., और फ्रायंड, वाई. (2012)। बूस्टिंग: फाउंडेशन्स एंड एल्गोरिदम। MIT प्रेस।

बाहरी लिंक

• रॉबर्ट शापिरे का होम पेज (वेबैक मशीन पर 2022-01-19 को संग्रहीत)