Бин Ю ( китайский :郁彬) — китайско-американский статистик. В настоящее время она является профессором кафедры статистики и электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли . [1] [2]
Юй получила степень бакалавра по математике в 1984 году в Пекинском университете и продолжила обучение в аспирантуре по статистике в Беркли, получив степень магистра в 1987 году и степень доктора философии в 1990 году. Ее диссертация « Некоторые результаты по эмпирическим процессам и стохастической сложности » была совместно написана под руководством Люсьена Ле Кама и Терри Спида . [3]
После постдокторского обучения в Исследовательском институте математических наук и должности доцента в Университете Висконсин-Мэдисон она вернулась в Беркли в качестве преподавателя в 1993 году, была принята на работу в штат в 1997 году и стала профессором канцлера в 2006 году. Она также работала в Bell Labs с 1998 по 2000 год, находясь в отпуске в Беркли, и занимала должности приглашенных преподавателей в нескольких других университетах. Она возглавляла кафедру статистики в Беркли с 2009 по 2012 год и была президентом Института математической статистики в 2014 году . [1] [2] [4] В 2023 году она была награждена премией COPSS Distinguished Achievement Award и лекторской должностью .
Работа Ю охватывает множество областей, включая статистику, машинное обучение, нейронауку, геномику и дистанционное зондирование. [5] Ее недавняя работа была сосредоточена на науке о данных, включая структуры для достоверной науки о данных [6] [7] и интерпретируемого машинного обучения. [8] Ю получила недавнее освещение в новостях относительно исследований теоретических основ глубокого обучения [9] и работы по прогнозированию серьезности COVID-19 в США. [10]
Другие темы исследований включают изучение словаря, неотрицательную матричную факторизацию (NMF), EM и глубокое обучение (CNN и LSTM ), а также оценку гетерогенных эффектов в рандомизированных экспериментах (X-learner).
Ю является членом Института математической статистики , IEEE , Американской статистической ассоциации , Американской ассоциации содействия развитию науки , Американской академии искусств и наук и Национальной академии наук . [1] [2] [11] [12] [13] В 2012 году она была лектором Тьюки Общества Бернулли по математической статистике и теории вероятностей . [1] [2] В 2018 году она была награждена премией Элизабет Л. Скотт . Ее пригласили прочитать лекцию Бреймана на NeurIPS 2019 (официально известной как NIPS) по теме «Наука о достоверных данных». [14] [15] [16] [17] В 2021 году она была удостоена почетной докторской степени Университета Лозанны . [18] А в 2023 году она получила лекцию о выдающихся достижениях COPSS . [19]