Galería RSME-Universia
Matemáticas, Ciencia y Tecnología
Gabor Lugosi
Índice
Trayectoria académica
-
1987: Máster en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Politécnica de Budapest,
Algorithmic Problems of Isolated Word Recognition,
tesis dirigida por
András Faragó.
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1992: Doctorado en Ingeniería Eléctrica por la Academia de Ciencias de Hungría,
Statistical Pattern Recognition
Under Unreliable Circumstances,
tesis dirigida por
Laszlo Györfi.
-
1991-1996: Profesor Asociado,
Departamento de Informática
y Teoría de la Información,
Universidad Politécnica de Budapest.
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1996-2006: Profesor Visitante (Ayudante, Asociado y Catedrático),
Departamento de Economía y Empresa,
Universitat Pompeu Fabra.
-
2005-2006: Profesor Visitante,
School of Computer Science,
McGill University (Montreal, Canadá).
-
2006---: Profesor Investigador
ICREA,
Departamento de Economía y Empresa,
Universitat Pompeu Fabra.
-
2017---: Profesor de Investigación de la
BGSE.
Perfil investigador
En líneas generales, el propósito de la investigación de Gábor Lugosi
es comprender las posibilidades y límites del aprendizaje
automático (machine learning). Esta idea general la
concreta en el análisis de modelos precisos de predicción y aprendizaje
usando y desarrollando herramientas de una variedad de disciplinas
(teoría probabilidades, teoría de grafos,
teoría de la información, teoría de juegos, métodos de optimización, etcétera)
y explorando las interrelaciones, a menudo sorprendentes, entre las mismas.
Una parte importante de los resultados que ha obtenido fueron publicados por primera en forma de libros.
Son textos que han sido celebrados como influyentes hitos en el desarrollo de su especialidad
por su carácter estructurador de los conocimientos adquiridos en un determinado período
y por indicar las líneas más prometedoras a seguir.
Fruto de sus críticos avances al principio de su carrera, fundamentalmente en el marco de los métodos estadísticos
no paramétricos de aprendizaje, fue el volumen Devroye-Györfi-Lugosi-1996.
En este texto se exponen y analizan los resultados y métodos más importantes
desde los inicios del reconocimiento de patrones (por medios estadísticos) a principios de los años 1950
hasta el momento de su publicación, incluyendo los conseguidos por Lugosi en los
cinco años previos (Lugosi-1992,
Devroye-Lugosi-1995,
Lugosi-Nobel-1996,
Lugosi-Pawlak-1994,
Lugosi-Zeger-1995,
Lugosi-Zeger-1996).
Otro hito fue la publicación de
CesaBianchi-Lugosi-2006,
el primer tratado sobre el problema de la predicción de secuencias individuales.
Su base conceptual es el modelo de los juegos repetidos, que ha resultado ser una de
las claves tanto en el aprendizaje automático como en la teoría de la información.
Entre los antecedentes de este tratado destacan los trabajos
Devroye-Györfi-Krzyzak-Lugosi-1994,
György-Linder-Lugosi-2004,
György-Linder-Lugosi-2005 y
Györfi-Lugosi-Udina-2006.
Motivado por aplicaciones en aprendizaje automático, Lugosi también ha
investigado problemas puramente teóricos de probabilidad. Destacan sus
trabajos sobre desigualdades de concentración (de funciones generales de variables
aleatorias independientes), y en particular su exposición en el magistral volumen
Boucheron-Lugosi-Massart-2013
("un completo y muy bienvenido tratado",
en palabras de Michel Ledoux en el prefacio,
"escrito por tres investigadores que han contribuido extensamente en este área").
Los métodos matemáticos utilizados en buena medida derivan de la
teoría de la información (propiedades de la entropía) y es de notar
que la desigualdades en cuestión se aplican a
una variedad de temáticas, siendo las más notables
la matemática discreta, la geometría en dimensiones altas y la teoría del
aprendizaje.
Más recientemente, Lugosi ha trabajado en modelos de grafos aleatorios
y su conexión con la estadística combinatoria, cuyo principal objetivo
es la inferencia estadística cuando los datos tienen una estructura combinatoria
no trivial.
Colaboradores
El orden, leyendo por filas, es el cronológico según la primera colaboración.
Tesis dirigidas
Servicios, Distinciones, Premios
- Servicios en comités editoriales:
- 1999-2002: Editor asociado, IEEE Transactions on Information Theory
- 2002-2011: Editor asociado, Statistics & Decisions
- 2002---: Editor asociado, TEST
- 2005---: Editor asociado, Journal of Machine Learning Research
- 2005---: Editor asociado, ESAIM: Probability and Statistics
- 2006---: Miembro del Comité Editorial, Machine Learning
- 2006---: Miembro del Comité Editorial, Butlletí de la SCM
- 2007---: Miembro del Comité Editorial, Foundations and Trends in Machine Learning
- 2010-2015: Editor asociado, Scandinavian Journal of Statistics
- 2015---: Editor asociado, Probability Theory and Related Fields
- 2016---: Editor asociado, Annals of Applied Probability
-
2000: Distinción del
Govern de Catalunya
para jóvenes investigadores.
-
2004: Premio Le Cam lecturer
otorgado por la
Sociedad Estadística Francesa
-
2009: Medallion lecturer, premio otorgado por el
Institute of Mathematical Statistics.
-
2013: Conferenciante Plenario en el
IEEE International Symposium on Information Theory.
Materiales biográficos
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Mención
21.12.2016