Naștere | 1976 |
---|---|
Instruire | Universitatea Princeton |
Activități | Cercetător , informatician |
Lucrat pentru | Universitatea Duke |
---|---|
Membru al | Societatea Statistică Americană (2019) |
Directorii tezei | Ingrid Daubechies , Robert Schapire |
Distincţie | Fellow of the American Statistical Society (2019) |
Cynthia Diane Rudin (născută în 1976) este o informaticiană specializată și statistică americană în învățarea automată și cunoscută pentru munca sa de inteligență artificială interpretabilă (în) . Este directorul Laboratorului de analiză a predicțiilor de la Universitatea Duke , unde este profesor de informatică, inginerie electrică și computerizată și științe statistice.
Rudin a absolvit summa cum laude la Universitatea de Stat din New York la Buffalo cu o diplomă dublă în fizica matematică și teoria muzicii în 1999. Și-a finalizat doctoratul în matematică aplicată și computațională la Universitatea Princeton în 2004 . și Dynamics - a fost supravegheat de Ingrid Daubechies și Robert Schapire .
După posturi de cercetare postdoctorală la Universitatea din New York și cercetător științific la Universitatea Columbia , a deținut o catedră la Școala de Management Sloan de la MIT în 2009, apoi s-a mutat la Universitatea Duke în 2016. În 2017, a participat la National Science Foundation (NSF) ) proiect de a crea un depozit de date organizat și căutabil pe materiale de nouă generație. Ea dezvoltă bazele de date în colaborare cu L. Catherine Brinson , Deborah McGuinness și Chiara Daraio . Baza de date include materiale precum nanocompozite polimerice și metamateriale structurale, precum și software analitic și predictiv pentru a ajuta la accelerarea proiectării și descoperirii de noi materiale.
Ea a prezidat Secția Mining de date a Institutului pentru Cercetări Operaționale și Științe de Management (INFORMS) și Secția de Învățare Statistică și Știința Datelor a Societății Americane de Statistică .
În 2019, Rudin a fost ales membru al Societății statistice americane și al Institutului pentru statistici matematice „pentru contribuțiile sale la algoritmi de învățare automată interpretabili, predicție în baze de date medicale pe scară largă și proprietăți teoretice. Algoritmi de clasificare”.