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Articulo de referencia

León Bottou

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Léon-Yves Bottou [ 1 ] ( pronunciación en francés: [ leɔ̃ bɔtu ] ; nacido en 1965) es un investigador conocido principalmente por su trabajo en aprendizaje automático y compresión de datos . Su trabajo presenta el descenso de gradiente estocástico como un algoritmo de aprendizaje fundamental. [ 2 ] También es uno de los principales creadores de la tecnología de compresión de imágenes DjVu (junto con Yann LeCun y Patrick Haffner), y el mantenedor de DjVuLibre , la implementación de código abierto de DjVu. Es el desarrollador original del lenguaje de programación Lush .

Vida

Léon Bottou nació en Francia en 1965. Obtuvo el Diplôme d'Ingénieur de la École Polytechnique en 1987, un Magistère de Mathématiques Fondamentales et Appliquées et d'Informatique de la École Normale Supérieure en 1988, un Diplôme d'Études Approndies in Computer Science en 1988, en 1988, y un Doctorado por la Université Paris-Sud en 1991. [ 3 ]

En 1988, en colaboración con Yann LeCun , publicó SN, un paquete de software para simular redes neuronales artificiales. [ 4 ] Su tesis de maestría [ 5 ] versó sobre el uso de redes neuronales con retardo temporal para el reconocimiento de voz . [ 6 ] Posteriormente, se unió al Departamento de Investigación de Sistemas Adaptativos de los Laboratorios Bell de AT&T en Holmdel, Nueva Jersey , donde colaboró ​​con Vladimir Vapnik en algoritmos de aprendizaje local. [ 7 ]

En 1992, regresó a Francia y fundó Neuristique SA, una empresa que producía herramientas de aprendizaje automático y uno de los primeros paquetes de software de minería de datos, incluido Lush, un lenguaje de programación orientado a objetos basado en C y Lisp diseñado para entrenar y utilizar redes neuronales a gran escala. [ 8 ] En 1995, regresó a Bell Laboratories, donde desarrolló varios métodos nuevos de aprendizaje automático, como Graph Transformer Networks (similar a campos aleatorios condicionales ), y los aplicó al reconocimiento de escritura a mano y OCR. [ 9 ] El sistema de reconocimiento de cheques bancarios que ayudó a desarrollar fue ampliamente implementado por NCR y otras empresas, leyendo más del 10 % de todos los cheques en los EE. UU. a finales de la década de 1990 y principios de la de 2000.

En 1996, se unió a AT&T Labs y trabajó principalmente en la tecnología de compresión de imágenes DjVu , [ 10 ] que utilizan algunos sitios web, en particular Internet Archive , para distribuir documentos escaneados. Entre 2002 y 2010, fue científico investigador en NEC Laboratories en Princeton, Nueva Jersey , donde se centró en la teoría y la práctica del aprendizaje automático con conjuntos de datos a gran escala, [ 11 ] aprendizaje en línea y métodos de optimización estocástica. [ 12 ] Desarrolló el software de código abierto LaSVM para máquinas de vectores de soporte rápidas a gran escala , y software de descenso de gradiente estocástico para entrenar SVM lineales y campos aleatorios condicionales. En 2010 se unió al Microsoft adCenter en Redmond, Washington , y en 2012 se convirtió en Investigador Principal en Microsoft Research en la ciudad de Nueva York. En marzo de 2015 se unió a Facebook Artificial Intelligence Research , también en la ciudad de Nueva York, como líder de investigación.

Su trabajo sobre descenso de gradiente argumentó que tanto el descenso de gradiente estocástico como el descenso de gradiente por lotes alcanzan niveles de pérdida similares con el mismo número de muestras de entrenamiento, pero el SGD es más rápido al ejecutarse en conjuntos de datos grandes. También argumentó que los métodos de descenso de gradiente de segundo orden, como los métodos cuasi-Newton , pueden ser beneficiosos en comparación con el SGD simple. Véase (Bottou et al. 2018) [ 13 ] para una revisión.

Fue presidente del programa de la Conferencia de 2013 sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal y de la Conferencia Internacional de 2009 sobre Aprendizaje Automático . En 2007, recibió uno de los primeros Premios Blavatnik para Jóvenes Científicos de la Fundación Familiar Blavatnik y la Academia de Ciencias de Nueva York .

Referencias

  1. ↑ LeCun, Y. (1989). "Generalización y estrategias de diseño de redes" (PDF) . En Pfeifer, R.; Schreter, Z.; Fogelman, F.; Steels, L. (eds.). Connectionism in Perspective: Actas de la Conferencia Internacional Connectionism in Perspective, Universidad de Zúrich, 10-13 de octubre de 1988. Ámsterdam: Elsevier.
  2. ↑ Bottou, Léon. "Aprendizaje con descenso de gradiente estocástico" . leon.bottou.org . Consultado el 14 de mayo de 2024 .
  3. ↑ "biografía [ leon.bottou.org ] " . leon.bottou.org . Consultado el 24-05-2025 .
  4. ^ Bottou, León; Lecun, Yann (1988). "SN : Un simulador para réseaux connexionnistes" [ Sn: Un simulador de modelos conexionistas ] . Actas de NeuroNimes 88, Nimes, Francia . 
  5. ↑ Bottou, Léon-Yves (1988) Tesis de maestría. École des Hautes Études en Informatique (EHEI) de la Universidad de París 5.
  6. ↑ LeCun, Y. (1989). "Generalización y estrategias de diseño de redes" (PDF) . En Pfeifer, R.; Schreter, Z.; Fogelman, F.; Steels, L. (eds.). Connectionism in Perspective: Actas de la Conferencia Internacional Connectionism in Perspective, Universidad de Zúrich, 10-13 de octubre de 1988. Ámsterdam: Elsevier.
  7. ↑ Vapnik, Vladimir N.; Bottou, Léon (1993). "Algoritmos locales para el reconocimiento de patrones y la estimación de dependencias". Neural Computation . 5 (6): 893– 909. doi : 10.1162/neco.1993.5.6.893 . S2CID 2327934 . 
  8. ↑ "proyectos:lush [ leon.bottou.org ] " . leon.bottou.org . Consultado el 15-08-2025 .
  9. ^ LeCun, Yann; Bottou, León; Bengio, Yoshua; Haffner, Patricio (1998). "Aprendizaje basado en gradientes aplicado al reconocimiento de documentos" . Actas del IEEE . 86 (11): 2278–2324.doi : 10.1109 / 5.726791 . S2CID 14542261 . 
  10. ↑ Bottou, Léon; et al. (1998). "Compresión de imágenes de documentos de alta calidad con DjVu". Journal of Electronic Imaging . 7 (3): 410– 425. Bibcode : 1998JEI.....7..410B . CiteSeerX 10.1.1.38.4518 . doi : 10.1117/1.482609 .  
  11. ↑ Bottou, Léon; Chapelle, Olivier; DeCoste, Dennis; Weston, Jason, eds. (2007). Large Scale Kernel Machines . Neural Information Processing Series. Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 978-0-262-02625-3.
  12. ↑ Bottou, Léon (2004). «Aprendizaje estocástico» . En Bousquet, Olivier; von Luxburg, Ulrike (eds.). Lecciones avanzadas sobre aprendizaje automático . Notas de clase en inteligencia artificial. Vol. 3176. Berlín: Springer Verlag. pp. 146–168 . ISBN   978-3-540-23122-6.
  13. ↑ Bottou, Léon; Curtis, Frank E.; Nocedal, Jorge (enero de 2018). "Métodos de optimización para el aprendizaje automático a gran escala" . SIAM Review . 60 (2): 223–311 . arXiv : 1606.04838 . doi : 10.1137/16M1080173 . ISSN 0036-1445 . OSTI 1541717 .  
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