टॉम मिशेल एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (सीएमयू) में प्रोफेसर हैं, जहाँ वे कंप्यूटर विज्ञान स्कूल में ई. फ्रेडकिन विश्वविद्यालय प्रोफेसरशिप धारण करते हैं। उन्हें व्यापक रूप से मशीन लर्निंग के अग्रणी के रूप में मान्यता प्राप्त है, जिन्होंने 1980 के दशक से इस क्षेत्र में मौलिक योगदान दिया है। उनकी 1997 की पाठ्यपुस्तक, मशीन लर्निंग, छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए एक मानक संदर्भ बन गई, जिसने दशकों तक इस अनुशासन के पाठ्यक्रम को आकार दिया।
मिशेल का शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिसमें अवधारणा सीखना, निर्णय वृक्ष, तंत्रिका नेटवर्क और संभाव्य दृष्टिकोण शामिल हैं। वे विशेष रूप से वर्जन स्पेस एल्गोरिदम विकसित करने और जटिल, वास्तविक दुनिया के डोमेन में डेटा से सीखने पर अपने काम के लिए जाने जाते हैं। उनके करियर ने सैद्धांतिक नींव और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को जोड़ा है, जिसने शैक्षणिक शोध और मशीन लर्निंग तकनीकों के औद्योगिक अपनाने दोनों को प्रभावित किया है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
टॉम मिशेल का जन्म 1951 में संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने 1973 में कॉर्नेल विश्वविद्यालय से विद्युत इंजीनियरिंग में स्नातक विज्ञान की डिग्री प्राप्त की। इसके बाद उन्होंने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में स्नातकोत्तर अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने 1975 में मास्टर ऑफ साइंस और 1979 में कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. प्राप्त की। उनका डॉक्टरेट शोध, जिसकी देखरेख ब्रूस बुकानन ने की, मशीन लर्निंग और वर्जन स्पेस दृष्टिकोण के विकास पर केंद्रित था, जो प्रारंभिक अवधारणा सीखने की प्रणालियों की आधारशिला बन गया।
स्टैनफोर्ड में अपने समय के दौरान, मिशेल एआई के उभरते क्षेत्र और स्टैनफोर्ड एआई लैब के शोधकर्ताओं के काम से प्रभावित थे। उनका शोध प्रबंध, जिसका शीर्षक "वर्जन स्पेस: एन अप्रोच टू कॉन्सेप्ट लर्निंग" था, ने क्षेत्र में उनके बाद के योगदान की नींव रखी।
शैक्षणिक करियर
अपनी पीएच.डी. पूरी करने के बाद, मिशेल 1979 में रटगर्स विश्वविद्यालय में संकाय में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने कई वर्षों तक पढ़ाया और शोध किया। 1986 में, वे कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय चले गए, जहाँ वे अपने करियर के शेष समय तक रहे। सीएमयू में, वे विश्वविद्यालय के मशीन लर्निंग विभाग के केंद्रीय व्यक्ति बन गए, जो दुनिया के सबसे पुराने और सबसे प्रभावशाली विभागों में से एक है।
सीएमयू में, मिशेल ने स्वचालित सीखने और खोज केंद्र (सीएएलडी) का निर्देशन किया और बाद में 2006 से 2011 तक मशीन लर्निंग विभाग के प्रमुख के रूप में कार्य किया। उनके नेतृत्व में, विभाग में काफी वृद्धि हुई, जिसने शीर्ष शोधकर्ताओं को आकर्षित किया और गहन शिक्षण और संभाव्य ग्राफिकल मॉडल जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली कार्य उत्पन्न किया। उन्होंने विश्वविद्यालय की अंतःविषय पहलों की स्थापना में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, सांख्यिकी, मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के सहयोगियों के साथ सहयोग किया।
मिशेल ने कई पीएच.डी. छात्रों का पर्यवेक्षण किया है जो आगे चलकर शिक्षा और उद्योग में प्रमुख शोधकर्ता बने हैं। उनका मार्गदर्शन मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों की अगली पीढ़ी को आकार देने में सहायक रहा है, जिसमें थॉमस डाइटेरिच और कार्लोस गेस्ट्रिन जैसे उल्लेखनीय व्यक्ति शामिल हैं।
शोध योगदान
मिशेल का प्रारंभिक कार्य वर्जन स्पेस पर अवधारणा सीखने के लिए एक औपचारिक ढांचा प्रदान करता था, जहाँ एक शिक्षार्थी देखे गए उदाहरणों के अनुरूप परिकल्पनाओं का एक सेट बनाए रखता है। इस दृष्टिकोण ने आगमनात्मक तर्क प्रोग्रामिंग और सक्रिय सीखने में बाद के विकास को प्रभावित किया। 1980 के दशक में, उन्होंने निर्णय वृक्ष एल्गोरिदम के विकास में भी योगदान दिया, जो व्यावहारिक अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किए गए।
1990 के दशक में, मिशेल ने गतिशील और अनिश्चित वातावरण में सीखने की ओर अपना ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने सुदृढीकरण सीखने पर काम किया, विशेष रूप से रोबोटिक नियंत्रण और खेल खेलने के संदर्भ में। टीडी-गैमन प्रणाली पर उनके शोध, जिसने बैकगैमन को उच्च स्तर पर खेलने के लिए अस्थायी अंतर सीखने का उपयोग किया, ने तंत्रिका नेटवर्क और सुदृढीकरण सीखने की शक्ति का प्रदर्शन किया, जो तंत्रिका नेटवर्क और जनरेटिव एआई में बाद की सफलताओं से पहले था।
मिशेल ने मशीन लर्निंग और संज्ञानात्मक विज्ञान के प्रतिच्छेदन का भी पता लगाया है, यह जाँच करते हुए कि सीखने के एल्गोरिदम मानव अवधारणा निर्माण और भाषा अधिग्रहण को कैसे मॉडल कर सकते हैं। 2010 में शुरू की गई एनईएलएल (नेवर-एंडिंग लैंग्वेज लर्निंग) परियोजना पर उनके काम का उद्देश्य वेब से लगातार ज्ञान निकालना था, जो बड़े पैमाने पर स्वचालित ज्ञान आधार निर्माण में एक प्रारंभिक प्रयास का प्रतिनिधित्व करता था।
पाठ्यपुस्तक और प्रभाव
मिशेल की पाठ्यपुस्तक, मशीन लर्निंग, 1997 में मैकग्रा-हिल द्वारा प्रकाशित, क्षेत्र की सबसे प्रभावशाली पुस्तकों में से एक मानी जाती है। इसने निर्णय वृक्ष, तंत्रिका नेटवर्क, बायेसियन सीखने और सुदृढीकरण सीखने सहित मुख्य विषयों का एक व्यापक परिचय प्रदान किया। पुस्तक के स्पष्ट स्पष्टीकरण और व्यावहारिक उदाहरणों ने इसे दुनिया भर के विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों में एक मानक पाठ बना दिया, और यह साहित्य में व्यापक रूप से उद्धृत बनी हुई है।
पाठ्यपुस्तक का प्रभाव शिक्षा से परे बढ़ा, क्योंकि इसने शब्दावली और वैचारिक ढांचे को संहिताबद्ध करने में मदद की जो चिकित्सक आज भी उपयोग करते हैं। मिशेल की मशीन लर्निंग की परिभाषा - "एक कंप्यूटर प्रोग्राम को अनुभव ई से कुछ कार्यों टी और प्रदर्शन माप पी के संबंध में सीखने के लिए कहा जाता है, यदि टी में कार्यों पर इसका प्रदर्शन, जैसा कि पी द्वारा मापा जाता है, अनुभव ई के साथ सुधरता है" - क्षेत्र में एक विहित सूत्रीकरण बन गई है।
पुरस्कार और मान्यता
मिशेल को उनके योगदान के लिए कई सम्मान मिले हैं। वे अमेरिकन एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एएएआई) के फेलो और अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस (एएएएस) के फेलो हैं। 2011 में, उन्हें मशीन लर्निंग और इसके अनुप्रयोगों में योगदान के लिए नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के लिए चुना गया। उन्होंने इंटरनेशनल मशीन लर्निंग सोसाइटी के अध्यक्ष के रूप में भी कार्य किया है और प्रमुख सम्मेलनों में मुख्य वक्ता रहे हैं।
अपने शोध के अलावा, मिशेल एआई के जिम्मेदार विकास के समर्थक रहे हैं, मशीन लर्निंग के नैतिक निहितार्थ और व्याख्या के महत्व पर बोलते हुए। उन्होंने सरकार और उद्योग के लिए सलाहकार बोर्डों में कार्य किया है, जिससे एआई अनुसंधान में नीति और निवेश को मार्गदर्शन करने में मदद मिली है।
विरासत
टॉम मिशेल के काम का मशीन लर्निंग के क्षेत्र पर स्थायी प्रभाव पड़ा है। उनके सैद्धांतिक योगदान, शैक्षिक सामग्री और संस्थागत नेतृत्व ने मशीन लर्निंग को एक विशिष्ट शोध क्षेत्र से आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के केंद्रीय स्तंभ में बदलने में मदद की है। उनके छात्र और सहयोगी उनके विचारों को दुनिया भर में फैला चुके हैं, और उनकी पाठ्यपुस्तक शोधकर्ताओं की नई पीढ़ियों को शिक्षित करना जारी रखती है।
2020 के दशक तक, मिशेल शोध में सक्रिय बने हुए हैं, आजीवन सीखने और तर्क के साथ सीखने के एकीकरण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। उनका करियर एआई की अंतःविषय प्रकृति का उदाहरण है, जो कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और संज्ञानात्मक विज्ञान को जोड़ता है। उन्हें व्यापक रूप से आधुनिक मशीन लर्निंग के संस्थापक व्यक्तियों में से एक माना जाता है, साथ ही माइकल जॉर्डन और डैफने कोलर जैसे समकालीनों के साथ।
यह भी देखें
संदर्भ
- मिशेल, टी. (1997)। मशीन लर्निंग। मैकग्रा-हिल।
- मिशेल, टी. (1982)। "जनरलाइजेशन एज़ सर्च।" आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, 18(2), 203-226।
- मिशेल, टी. (1990)। "बिकमिंग इनक्रीजिंगली रिएक्टिव।" आठवें राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन की कार्यवाही।
- मिशेल, टी., एट अल. (2010)। "नेवर-एंडिंग लर्निंग।" चौबीसवें एएएआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन की कार्यवाही।