Lorien Pratt
लॉरियन प्रैट एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जिन्हें दो विषयों का आविष्कार करने के लिए जाना जाता हैः मशीन लर्निंग ट्रांसफर और डिसिशन इंटेलिजेंस। वह मुख्य वैज्ञानिक और क्वांटेलिया की संस्थापक हैं। 1988 से, उन्होंने एक अकादमिक, प्रोफेसर, उद्योग विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक के रूप में मशीन लर्निंग के उपयोग पर शोध किया है। प्रैट ने डार्टमाउथ कॉलेज से कंप्यूटर विज्ञान में एबी की डिग्री और रटगर्स विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में परास्नातक और डॉक्टरेट की डिग्री प्राप्त की। लर्निंग टू लर्न वह अपनी पुस्तक "लर्निंग टू लर्न" के लिए जानी जाती हैं, जिसे सेबेस्टियन थ्रन के साथ सह-संपादित किया गया है, जिसने पूर्वाग्रह और असतत विषयों के सामान्यीकरण को बेहतर ढंग से समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने के बारे में एक अवलोकन प्रदान किया है। यह दृष्टिकोण, अभी भी काफी हद तक सैद्धांतिक है जब यह पुस्तक 1998 में प्रकाशित हुई थी, इसे धातु शिक्षा भी कहा जाता है और अब यह जी. पी. टी.-3 और डी. ए. एल. एल.-ई जैसे मशीन सीखने के एल्गोरिदम का एक मूलभूत आधार है। रिसर्च ट्रांसफर लर्निंग प्रैट के शोध में स्थानांतरण शिक्षा में प्रारंभिक काम शामिल है जहां उन्होंने 1993 में कोलोराडो स्कूल ऑफ माइन्स में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर के रूप में अपने कार्यकाल के दौरान भेदभाव-आधारित हस्तांतरण (डी. बी. टी.) एल्गोरिदम विकसित किया था। इस पेपर को मशीन लर्निंग में स्थानांतरण के उपयोग का उल्लेख करने वाले शुरुआती शैक्षणिक कार्यों में से एक माना जाता है और इसे गहरी तंत्रिका नेटवर्क के लिए मूलभूत अनुसंधान के रूप में 400 से अधिक बार उद्धृत किया गया है। तब से, प्रैट के शोध ने निर्णय बुद्धिमत्ता की अवधारणा के साथ मशीन लर्निंग और मानव संज्ञान के बीच संबंधों का पता लगाना जारी रखा है, जो मानव निर्णय का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए मशीन लर्निंग निर्देशित विश्लेषण का एक उभरता हुआ क्षेत्र है। प्रैट ने 2008 में इस अवधारणा को पेश किया, और तब से इस शब्द का उपयोग मशीन लर्निंग-निर्देशित विश्लेषण प्रदान करने वाले कई विक्रेताओं द्वारा किया गया है, जिसमें दीवो, पीक एआई, सिसु और टेलियस शामिल हैं, क्योंकि बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग का समर्थन करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों को सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों में तैनात करना, प्रबंधित करना और एम्बेड करना आसान हो गया है। प्रैट के काम को निर्णय बुद्धिमत्ता के आधुनिक पहलुओं को परिभाषित करने के लिए एक मुख्य प्रारंभिक बिंदु के रूप में उद्धृत किया गया है। 2020 से क्वांटेलिया में प्रैट का काम कोविड-19-आधारित परिणामों को बेहतर बनाने के लिए निर्णय बुद्धिमत्ता के उपयोग पर केंद्रित है। संदर्भ बाहरी लिंक अमेरिकी महिला कंप्यूटर वैज्ञानिक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक जन्म का वर्ष लापता (जीवित लोग) जीवित लोग डार्टमाउथ कॉलेज रटगर्स विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र