Michael I. Jordan

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Michael I. Jordan (* 25. Februar 1956 in Maryland) ist ein US-amerikanischer Informatiker. Er ist Professor an der University of California, Berkeley.

Er studierte Psychologie an der Louisiana State University mit dem Bachelor-Abschluss 1978 und Mathematik an der Arizona State University mit dem Master-Abschluss 1980 und wurde 1985 in Kognitionswissenschaft an der University of California, San Diego promoviert. Er war dort Schüler von David Rumelhart und Mitglied der PDP-Group. 1988 bis 1998 war er Professor am Massachusetts Institute of Technology bevor er Professor in Berkeley wurde. Er ist dort an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik und für Statistik.

Er befasst sich mit Maschinenlernen, wo er statistische Methoden anwandte, neuronalen Netzen, Kernel-Maschinen und Anwendungen in verteiltem Rechnen, Verarbeitung natürlicher Sprachen, Signalverarbeitung, nichtparametrische Bayes-Statistik, Anwendungen der Statistik in der Genetik und probabilistischen graphischen Modellen (wie Bayes-Netzwerke im Maschinenlernen) . Mit David Blei und Andrew Ng führte er 2002 Latent Dirichlet Allocation ein. Mit David Elman war er ein Pionier Rekurrenter Neuraler Netzwerke in den 1980er Jahren.

Er ist Mitglied der National Academy of Sciences, der National Academy of Engineering, der American Association for the Advancement of Science und der American Academy of Arts and Sciences. Er ist Fellow der Association for Computing Machinery und des IEEE und Mitglied des International Statistical Institute. 2006 erhielt er den IEEE Neural Networks Pioneer Award, 2009 den Allen Newell Award von ACM und AAAI, erhielt einen Presidential Young Investigator Award der National Science Foundation und hielt 2011 die Neyman Lecture des IMS.

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