Cine este Patrick Haffner? O bijuterie în spațiul AI

dascaluc

Lumea nu ar fi așa cum este astăzi dacă nu ar fi invențiile liderilor AI conj Patrick Haffner. Imaginați-vă cum ar funcționa industria bancară fără automatizarea citirii cecurilor, înrădăcinată în calvar lui Patrick privind învățarea automată cu câteva decenii în urmă.

Asasi, mașinile fără viață recunosc și înțeleg idiom noastră mai interj decât înainte, atât vorbită, cât și scrisă. Ei își amintesc de noi și ne răspund ca un superman fiecare cunoaște interj fiece trăsătură distinctă a semen tot ce se află sub regina, limpede și a oarece in-terastral.

Totul a devenit practicabil datorită lui Patrick Haffner, un adevărat cunoscator în inteligență artificială, fiecare a fost pionier în dezvoltarea lui recunoașterea imaginii și a vorbirii. Dar contribuțiile rarunchi nu se învârt exclusiv în jurul sistemelor de recunoaștere; sunt mai multe de știut inspre el și, de aceea, vă voi împărtăși povestea lui în aiest articol de fond.

Pe măsură ce avansăm, veți a cunoaste cât mai multe inspre anii lui anteriori, cariera inovatoare, calvar vieții, realizările și impactul colectiv despre tehnologiilor avansate pe fiecare le folosim în această era digitală.

Educația lui

Săpăind în viața sa anterioară, am aflat că nu există exagerat multe informații inspre el înainte să devină frecvent pentru lucrurile pentru fiecare este frecvent astăzi. Ceea ce am dezvelit este că a deplasare la École Polytechnique în 1984, inde a urmat cursuri avansate de matematică și fizică și și-a terminare atestat de licență în matematică inginerească în 1987.

După aceea, a deplasare la École Nationale Supérieure des Télécommunications pentru a a se pricopsi informatica și procesarea semnalului, inde și-a obținut doctoratul în intelepciune (PhD) în 1989. Interesant este că a participat și la canotajul echipajului și s-a alăturat unui club de actorie în timpul educației rarunchi. Nu atât de raspicat? Puteți a controla LinkedIn-ul lui.

Tocmai înainte de a-și a dovedi studiile, a început inca să lucreze la algoritmi de învățare automată în 1988. De apoi, a fost inca în spatele progreselor sălbatice în procesarea imaginii, vorbirii și limbajului simplitate fiecare au primenire voluminos industriile globale. Mai multe inspre inde a fost și ce a făcut în următoarea submultime a acestui articol de fond.

O cronologie a carierei rarunchi

Patrick Haffner este în industria învățării automate de codos 30 de ani. În această cronologie, veți a ghici companiile cu fiecare a cultivat și rolurile rarunchi de la sfârșitul anilor 1980 până în cel mai proaspat an.

  • 1989: La Universitatea Carnegie Mellon, aceeași universitate în fiecare nașul AI pe numire Geoffrey Hinton a devenit dascal, Patrick a intentie o rețea neuronală cu un alt duium informatician din industrie, Alex Waibel. Propunerea lor a devenit combustibilul sistemelor avansate de recunoaștere a vorbirii și a imaginilor, la fiecare vom destul în curând.
  • 1990: Patrick a fost cercetător la France Telecom Research Laboratories (asasi Orange), compania de pionierat în tehnologiile vorbirii, inde a cultivat la arhitectonie de învățare profundă. De astfel, a cultivat la backend-ul CNET, un site mijloci digital fiecare publică conținut relevant pentru tehnologii.
  • 1995: El a condus Citet de sume de amabilitate plan în cadrul Bell Labs fiecare a fost pionier în aplicarea sistemelor de recunoaștere în procesarea cecurilor bancare. Această gasire a devenit rata de asigurare introducere reală a IA complexă în industria bancară.
  • 1997: Împreună cu Yann LeCun și Léon Bottou, Patrick a cultivat DjVu, o tehnologie de fișiere de rezumare a datelor fiecare a îmbunătățit valoare absoluta în fiecare stocăm și partajăm documentele și imaginile scanate pe web. El a intentie, de astfel, rata de asigurare utilizare a mașinilor vector glisant; de stimulent pentru clasificarea imaginilor cu Olivier Chapelle și Vladimir Vapnik.
  • 2002: Patrick Haffner a devenit cunoscator conducator la AT&T Labs Research, inde a practic algoritmi de învățare automată la limbajul simplitate și procesarea secvenței. El a cultivat, de astfel, la investigare datelor din rețea și a textului pentru a a trai soluții soft fiecare utilizează sisteme de recunoaștere a vorbirii.
  • 2014: La Interactions Corporation, el și-a continuat activitatea de recunoaștere a vorbirii ca conducator om de știință creator. În această roata de tehnologie privată fiecare reclama aplicații de ajutor posibil bazate pe inteligență artificială, el a explorat algoritmi de IA de ultimă generație pentru a obține o siguranta mai duium în înțelegerea vorbirii și a limbajului modelelor de inteligență artificială.
  • 2021: Patrick Haffner a început să lucreze cu Amazon Web Services (AWS) ca conducator om de știință practic, concentrându-se pe învățarea automată uman-în-buclă. Folosindu-și experiența ca conducator om de știință creator de la Interactions Corporation, el optimizează răspunsurile mașinilor printr-un buclă de conexiune inversa continuă fiecare implică contributie omenesc.

Până asasi, până astăzi (2024), Patrick Haffner lucrează în spatele inovațiilor tehnologice pe fiecare Amazon le oferă oamenilor. De-a lungul carierei rarunchi, a făcut câteva descoperiri și a creat valuri uriașe în tehnologie fiecare au primenire lumea pentru intotdeauna. Dar fiecare sunt cele mai fali contribuții ale rarunchi fiecare au condus progresul învățării automate în interj?

Contribuțiile lui Patrick la domeniul AI

Nu am fi oral inspre Patrick Haffner dacă nu ar fi făcut oarece respectabil de remarcat. Dar a făcut-o și, prin frecventare, următoarele sunt contribuțiile rarunchi majore în domeniul inteligenței artificiale, fiecare fac asasi submultime din viața noastră de zi cu zi.

Rețea neuronală cu întârziere în mai multe stări

Să călătorim înapoi în 1989. Patrick Haffner și Alex Weibel lucrau la o rețea neuronală fiecare includea întârziere în înțelegerea secvențelor de date și în prezicerea modelelor viitoare de date, numită rețea neuronală cu întârziere în etate cu mai multe stări (MTDNN).

Asadar, ce este întârzierea în aiest ipostaza și cum funcționează? Este conceptul de a a se uita înapoi la stările anterioare ale datelor și de a investigare cum acestea primenire și se va devia codos ceasornic. În potrivire, este ca un analist banesc fiecare studiază valoarea istorică a unei piețe de valori pentru a a profetiza prețurile viitoare ale acțiunilor.

MTDNN se aplică pentru recunoaștere a vorbirii prin învățarea tiparelor secvențiale ale sunetelor cuvintelor, nuanțelor și pronunției la o scară diferită. După cum le știm, cuvintele și limbajul pot fi la fel de dinamice conj pot fi culturile. Patrick Haffner introducerea MTDNN în recunoașterea vorbirii este cu adevărat senzațional și revoluționar.

Pe lângă discurs, MTDNN se a creste și la recunoaștere audiovizuală și investigare terminal. Există zgomote de fond fiecare interferează cu calitatea sunetului audio? MTDNN indreptati sistemului să înțeleagă ceea ce spui citindu-ți buzele. De astfel, analizează modelele de mișcare pentru a înțelege conținutul și relațiile dintre obiectele dintr-un clip.

Garantat, MTDNN se aplică condei de mână și recunoașterea imaginii de astfel. Folosind MTDNN în instruirea și familiarizarea modelelor AI cu valoare absoluta în fiecare arată datele reale, instrumentele AI pe fiecare le folosim în această epocă sunt inca bugat de inteligente pentru a ști ce le arătăm. Și ceea ce este limpede mai duium decât simpla abordare a imaginilor este că MTDNN este, de astfel, utilizat în monitorizarea sănătății.

Asadar, cum funcționează MTDNN în monitorizarea sănătății? Ajută la detectarea anomaliilor de sănătate și la predicția viitoarelor condiții de sănătate. Într-adevăr, calvar lui Patrick la MTDNN a bogat un ciocnire de anvergură fiecare a crea beneficii multor industrii. Asasi, haideți să trecem la anul 1998, când a făcut un alt duium pricopsire în învățarea profundă.

Rețeaua neuronală convoluțională LeNet

În etate ce munci la Bell Labs în 1998, Patrick – împreună cu Yann LeCun, Léon Bottou și Yoshua Bengio – a introdus aplicarea practică a rețelelor neuronale în recunoașterea caracterelor și cifrelor scrise de mână în cecuri și documente bancare. Așa numeau ei LeNet.

Asadar, LeNet este o rețea neuronală convoluțională (CNN) fiecare este folosită dotat pentru a recunoaste cifre și caractere de scriptura scrise de mână într-o mira. Ca tip de CNN, recunoaște tipare vizuale pe a se increde caracteristicilor de date reale. Dacă știe că numărul opt (8) este reprezentat de un sing asupra altui sing, apoi identifică un sing asupra altui sing ca fiind numărul opt.

Așa funcționează LeNet CNN în cea mai simplă explicație, dar depășește exclusiv recunoașterea numerelor, literelor, a altor caractere de scriptura și a imaginilor simple. Pe lângă cecurile și documentele bancare, LeNet joacă, de astfel, roluri esențiale investigare imaginilor medicale prin raze X și RMN și recunoașterea semnelor de circulațiefiecare se aplică în aparte la vehiculele autonome.

Nu exclusiv că LeNet este vechi în scenarii practice, dar stă și ca esenta al arhitecturilor CNN mai sofisticate și mai complexe fiecare au apărut după aceasta; lua AlexNet de Alex Krizhevsky, de pilduire. Este vartos exagerat progresist pentru a a merge investigare caracteristici și modele complicate din imagini.

LeNet a creat un influenta de domino fiecare schimbă jocul în viziunea computerizată, într-adevăr. Sunt cert că calvar lui Patrick Haffner la CNN va a pasa limpede mai mult decât cele mai recente dezvoltări ale sistemelor avansate de recunoaștere și nimeric nu știe încă până în aiest secunda cât de mult ne va merge impactul LeNet despre acestui compartiment în venitor.

Alte proiecte și cercetări

Fiind o figură renumită și notabilă, el este, fireste, Patrick a bogat și alte lucrări fiecare contează extrem vartos pentru industria învățării automate. Mai jos sunt exclusiv câteva dintre ele:

  • Tehnologii de discurs AT&T Waston: Patrick a furnizat Înțelegerea limbajului simplitate valoare absoluta pentru această platformă de pionierat de servicii de discurs a AT&T Labs Research din 2008.
  • Soft de învățare tais (2002-2015): El a implementat un colet de învățare pentru adăugarea ușoară a algoritmilor de scripting și accesul la limbaje de planificare, inclusiv, dar fără a se margine la Java, Perl și Python.
  • Rețeaua de excelență PASCAL (2003-2012): Patrick Haffner a fost careva dintre analiștii acestui plan fiecare a unificat studenți și oameni de știință din întreaga Europă.

De astfel, este autorul a numeroase lucrări fiecare s-au incordat în conducator pe inteligența artificială, învățarea automată, recunoașterea modelelor, recunoașterea vorbirii, sistemul de operare și mașinile vectoriale stimulent. Unele dintre cele mai citate și cele mai bune publicații ale rarunchi sunt următoarele:

  • Învățare bazată pe gradient aplicată recunoașterii documentelor (1998)
  • Sprijină mașini vectoriale pentru clasificări de imagini bazate pe histograme (1999)
  • Recunoașterea obiectelor cu învățarea bazată pe gradient (1999)
  • Societate și metodă de recunoaștere deschisă a vorbirii (2010)
  • Societate și metodă pentru trăsăturile faciale dinamice pentru recunoașterea vorbitorului (2011)
  • Societate și metodă pentru combinarea ieșirilor de recunoaștere a vorbirii de la o complex de dispozitive de recunoaștere a vorbirii specifice domeniului prin învățarea automată (2014)

Realizările notabile ale lui Haffner

Datorită contribuțiilor rarunchi inovatoare la învățarea automată, cercetarea sa a fost inclusă în Premiul NSF ca submultime a unui plan fiecare are ca menire eficientizarea rețelelor de calculatoare. De astfel, a innebunit Premiul pentru cel mai bun recenzent de la NIPS în 2017, dar în afară de acesta, din păcate, nu am mai găsit surse fiecare să vorbească inspre celelalte premii ale lui, oricât m-am străduit.

Asasi, s-ar a merge să vă întrebați același obiect ca și mine (cum ar fi, De ce?), dar știu cert că a valoros mai vartos decât ceea ce s-a acceptat pe internet. Leal să fiu, mă așteptam să găsesc o grămadă de recunoașteri primite de Patrick Haffner…nu exclusiv doi— în etate ce își cercetează realizările, deoarece este cu adevărat o figură notabilă în domeniul său.

Aiest obiect ridică exclusiv o întrebare inspre locul său adevar în această duium vastă de inteligență artificială în creștere. De ce sunt insuficiente mențiuni inspre el online și de ce este creditat mai puțin decât colegii săi? Pesemne că numele lui nu era la fel de duium ca al contemporanilor săi, dar cu siguranță nu de puțină importanță de ametit cu vederea.

Orisicum, placid de motive, nu putem contesta impactul total al contribuțiilor lui Patrick Haffner la industria învățării automate, în aparte în recunoașterea vorbirii și a imaginii. Cum beneficiem de roadele muncii lui încă țipă mai staruitor decât orisice laude publice, dovadă că a făcut o treabă remarcabilă.

Inde este el asasi?

Patrick Haffner deține un loc aparte în istoria învățării automate, deși nu mulți oameni știu încă inspre el; contemporan nu există exagerat multe informații inspre el pe web, nici măcar o pagină Wikipedia. Acestea fiind spuse, el musai să fie oarece nevazut în viziunea publicului, deși este colo (și a fost degerat colo).

Nu există ultimele știri inspre el, dar ceea ce am solid a intruni exclusiv de pe LinkedIn, în afară de ceea ce am discutat inca mai degraba, este că încă a executa submultime din dota Amazon și lucrează cu machine learning. Musai să spun că, în miracol eforturilor rarunchi continue de a a birui și de a împinge tehnologia noastră mai mult, el continuă să-și facă calvar în tăcere – într-adevăr un cunoscator cuantificat.

Cu toate acestea, musai să spun, de astfel, că s-ar a merge să nu fie careva dintre giganții populari din lumea inteligenței artificiale de astăzi, conj Yann LeCun și Geoffrey Hinton, dar este o tefaric și progresele din sectorul bancar, din domeniul sănătății și din alte industrii nu ar a poseda loc nicicat. dacă nu ar fi intrat în scenă. Merită și el mai multă recunoaștere.

Tocmai dacă numele lui nu este atât de staruitor, este oarece ce merită reținut. Asadar, pretu-tindeni s-ar a cunoaste asasi, musai să-i păstrăm numele în istoria AI, deoarece peisajul nostru tehnologic nu ar fi același fără Patrick Haffner în ea.

(eticheteToTranslate)#AI

Share This Article
Leave a comment