यासर सईद अबू-मुस्तफा (अरबी: ياسر سعيد أبو مصطفى) कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (कैलटेक) में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर हैं। वे मशीन-लर्निंग में अपने शोध और शैक्षिक योगदान के लिए जाने जाते हैं, जिसमें न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स पर सम्मेलन (NeurIPS) की सह-स्थापना और पाठ्यपुस्तक लर्निंग फ्रॉम डेटा लिखना शामिल है।
अबू-मुस्तफा का जन्म मिस्र में हुआ था और उन्होंने काहिरा विश्वविद्यालय में अपनी स्नातक पढ़ाई की, 1979 में BSc की डिग्री प्राप्त की। इसके बाद वे स्नातकोत्तर कार्य के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, 1981 में जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से MS डिग्री और 1983 में कैलटेक से PhD प्राप्त की। उन्होंने अपनी डॉक्टरेट पूरी करने के तुरंत बाद कैलटेक संकाय में प्रवेश किया और तब से वहीं हैं, मशीन लर्निंग, कम्प्यूटेशनल जटिलता और तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांत पर पाठ्यक्रम पढ़ा रहे हैं।
1987 में, अबू-मुस्तफा ने NeurIPS की सह-स्थापना की, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में सबसे प्रभावशाली सम्मेलनों में से एक बन गया है, जो हर साल हजारों शोधकर्ताओं को आकर्षित करता है। उनके अपने शोध हित कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी, पैटर्न पहचान और वित्त और बायोइन्फॉर्मेटिक्स जैसे क्षेत्रों में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग तक फैले हुए हैं।
शैक्षणिक और प्रशासनिक भूमिकाएँ
अपनी प्रोफेसरशिप के अलावा, अबू-मुस्तफा पैराकोनिक टेक्नोलॉजीज लिमिटेड और मशीन लर्निंग कंसल्टेंट्स एलएलसी के अध्यक्ष के रूप में कार्य करते हैं, जो मशीन लर्निंग समाधानों का व्यावसायीकरण करने वाली कंपनियाँ हैं। ये भूमिकाएँ शैक्षणिक शोध और औद्योगिक अभ्यास के बीच की खाई को पाटने की उनकी प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं, एक विषय जिसे वे अपने शिक्षण और लेखन में जोर देते हैं।
पाठ्यपुस्तक और ऑनलाइन पाठ्यक्रम
अबू-मुस्तफा लर्निंग फ्रॉम डेटा के लेखक हैं, जो एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पाठ्यपुस्तक है जो मशीन लर्निंग की मौलिक अवधारणाओं का परिचय देती है, जिसमें बायस-वेरिएंस ट्रेडऑफ, नियमितीकरण और मॉडल चयन शामिल हैं। पुस्तक के साथ उसी नाम का एक लोकप्रिय ऑनलाइन पाठ्यक्रम भी है, जिसे उन्होंने कैलटेक के ऑनलाइन प्लेटफॉर्म के माध्यम से विकसित और पढ़ाया है। यह पाठ्यक्रम वैश्विक दर्शकों तक पहुँच चुका है और अक्सर इस क्षेत्र में प्रवेश करने वाले छात्रों के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में उद्धृत किया जाता है।
मशीन लर्निंग में योगदान
अबू-मुस्तफा का शोध सीखने के एल्गोरिदम की सैद्धांतिक नींव और उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित रहा है। उन्होंने VC आयाम, संकेतों के साथ सीखना और तंत्रिका नेटवर्क का विश्लेषण करने के लिए कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के उपयोग जैसे विषयों पर व्यापक रूप से प्रकाशित किया है। उनके काम ने डीप-लर्निंग और तंत्रिका-नेटवर्क आर्किटेक्चर में बाद के विकास को प्रभावित किया है, हालाँकि वे स्वयं डेटा से सीखने के शास्त्रीय सिद्धांत से अधिक निकटता से जुड़े रहे हैं।
मान्यता और प्रभाव
NeurIPS के सह-संस्थापक के रूप में, अबू-मुस्तफा ने एक ऐसा मंच स्थापित करने में मदद की जिसने बाद में कृत्रिम-बुद्धिमत्ता में बड़ी सफलताओं को सुविधाजनक बनाया, जिसमें बड़े पैमाने के मॉडल का उदय भी शामिल है। उनकी पाठ्यपुस्तक और ऑनलाइन पाठ्यक्रम ने कई चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को प्रशिक्षित किया है जिन्होंने आधुनिक AI परिदृश्य में योगदान दिया। हालाँकि वे हाल के जनरेटिव-एआई उछाल में उतने प्रमुख नहीं रहे हैं, उनकी शैक्षणिक सामग्री दुनिया भर के विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों में उपयोग की जाती रही है।
चयनित कार्य
- लर्निंग फ्रॉम डेटा (मलिक मैगडॉन-इस्माइल और ह्सुआन-टिएन लिन के साथ), AMLBook, 2012।
- कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी और तंत्रिका नेटवर्क पर कई पेपर IEEE ट्रांजेक्शन्स ऑन न्यूरल नेटवर्क्स और न्यूरल कंप्यूटेशन जैसी पत्रिकाओं में प्रकाशित हुए।
यह भी देखें
संदर्भ
यह लेख यासर अबू-मुस्तफा के पेशेवर होम पेज और सम्मेलन रिकॉर्ड से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जीवनी संबंधी जानकारी पर आधारित है।
बाहरी लिंक
- कैलटेक में यासर एस. अबू-मुस्तफा का पेशेवर होम पेज।