科琳娜·科特斯

科琳娜·科特斯丹麥語Corinna Cortes,1961年3月31日)是一名丹麥美國計算機科學家,因其對機器學習的貢獻而知名。她是位於紐約市Google研究中心的副總裁[3]。科特斯是计算机协会會士,並因其在支持向量機理論基礎方面的工作而獲得帕里斯·卡内拉基斯獎英语Paris Kanellakis Award[4][5][3]

科琳娜·科特斯
Corinna Cortes
出生 (1961-03-31) 1961年3月31日63歲)
 丹麦
国籍 美国
母校哥本哈根大學MS
羅徹斯特大學PhD
知名于支持向量機
MNIST資料集英语MNIST database
奖项帕里斯·卡内拉基斯獎英语Paris Kanellakis Award(2008)
计算机协会會士(2023)
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科学生涯
研究领域機器學習
資料探勘[1]
机构貝爾實驗室
AT&T貝爾實驗室英语AT&T Labs
Google
哥本哈根大學
论文Prediction of generalization ability in learning machines(1994年)
博士導師Randal C. Nelson[2]

早年生活和教育

科特斯於1961年3月31日出生於丹麥。她於1989年在哥本哈根大學獲得物理學碩士學位[3],並於1993年在羅徹斯特大學獲得計算機科學博士學位,由蘭道爾·C·納爾遜 (Randal C. Nelson)指導[2]

職業生涯

科特斯於1993年加入AT&T貝爾實驗室英语AT&T Labs擔任研究員。她於2003年起擔任紐約市Google研究中心的副總裁[3],並於2011年起擔任UCPH計算機科學系的兼職教授[6]。她是《機器學習英语Machine Learning (journal)》期刊的編輯委員會成員[7]

科特斯的研究涵蓋了機器學習的廣泛主題,包括支持向量機(SVM)資料探勘。SVM是機器學習中最經常使用的算法之一,它被用於許多實際應用中,包括醫療診斷和天氣預報[4]。在AT&T,科特斯是Hancock程式語言英语Hancock (programming language)設計的貢獻者[8]

榮譽

2008年,科特斯與弗拉基米爾·瓦普尼克共同獲得帕里斯·卡内拉基斯獎英语Paris Kanellakis Award,以表彰其開發了一種被稱為支持向量機(SVM)的監督學習的高效算法[9]。由於對機器學習的理論和實踐貢獻、工業領導力和對該領域的服務,她於2023年獲選為计算机协会會士[10]

個人生活

科特斯有兩個孩子,也是一個有競爭力的跑步運動員[3]

參考資料

  1. ^ Google学术搜索索引的科琳娜·科特斯出版物
  2. ^ 2.0 2.1 Cortes, Corinna. Prediction of generalization ability in learning machines. rochester.edu (PhD论文) (University of Rochester). 1993. OCLC 31469473. hdl:1802/811. ProQuest 304147134. 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 research.google/people/author121  
  4. ^ 4.0 4.1 ACM Awards Recognize Innovators in Computer Science Who Solve Real World Problems. Association for Computing Machinery. [8 November 2011]. (原始内容存档于15 April 2012). 
  5. ^ 科琳娜·科特斯数字书目索引与图书馆项目中的页面  
  6. ^ Miniportræt: Corinna Cortes. University of Copenhagen, Department of Computer Science. 2014-09-10 [2 April 2021] (丹麦语).  [失效連結]
  7. ^ Machine Learning - Editorial Board. Springer. [8 November 2011]. (原始内容存档于2011-09-29). 
  8. ^ Cortes, Corinna; Fisher, Kathleen; Pregibon, Daryl; Rogers, Anne; Smith, Frederick. Hancock: A language for analyzing transactional data streams. ACM Transactions on Programming Languages and Systems. 2004-03-01, 26 (2): 301–338. ISSN 0164-0925. S2CID 12915177. doi:10.1145/973097.973100. 
  9. ^ Cortes, Corinna; Vladimir Vapnik. Support-Vector Networks. Machine Learning. 1995, 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018 . 
  10. ^ Anon. Global Computing Association Names 57 Fellows for Outstanding Contributions That Propel Technology Today. acm.org. 2023. (原始内容存档于2023-01-18).