Lester Mackey

Lester Mackey es un informático y estadístico estadounidense. Es investigador principal en Microsoft Research y profesor adjunto en la Universidad de Stanford . Mackey desarrolla métodos, modelos y teorías de aprendizaje automático para tareas de aprendizaje a gran escala impulsadas por aplicaciones de pronóstico climático, atención médica y bien social . Fue nombrado becario MacArthur 2023. ^[1]

Mackey creció en Long Island . ^[2] Ha dicho que, cuando era adolescente, el Programa de Matemáticas Ross en teoría de números lo introdujo a las matemáticas basadas en pruebas, donde aprendió sobre inducción y prueba rigurosa. ^[2] Tuvo su primer contacto con la investigación académica en el Research Science Institute . ^[2] Se unió a la Universidad de Princeton como estudiante de pregrado, donde obtuvo su BSE en Ciencias de la Computación. Allí realizó investigaciones con Maria Klawe y David Walker. ^[3] Mackey fue un estudiante de posgrado en la Universidad de California, Berkeley , donde obtuvo un doctorado en Ciencias de la Computación (2012) y una maestría en Estadística (2011). ^{[1] [4]} En Berkeley, su disertación, asesorada por Michael I. Jordan , incluyó trabajo sobre análisis de componentes principales dispersos (PCA) para modelado de expresión genética, compleción de matrices de bajo rango para sistemas de recomendación, factorización de matrices robustas para videovigilancia y desigualdades de concentración para matrices. ^[5] Después de Berkeley, se incorporó a la Universidad de Stanford , primero como investigador postdoctoral trabajando con Emmanuel Candès y luego como profesor adjunto de estadística y, por cortesía, de informática. En Stanford, creó el grupo de trabajo Statistics for Social Good. ^[1]

En 2016, Mackey se incorporó a Microsoft Research como investigador y fue nombrado profesor adjunto en la Universidad de Stanford. En 2019, fue nombrado investigador principal. ^[1]

Los primeros trabajos de Mackey desarrollaron un método para predecir las tasas de progresión de las personas con ELA . Utilizó la base de datos PRO-ACT de datos de ensayos clínicos y la inferencia bayesiana para predecir el pronóstico de la enfermedad. ^[1] También ha desarrollado modelos de aprendizaje automático para el pronóstico del clima y el tiempo subestacional, para predecir con mayor precisión la temperatura y las precipitaciones con 2 a 6 semanas de anticipación. ^[1] Sus modelos superan a los modelos dinámicos operativos basados ​​en la física utilizados por la Oficina de Recuperación de los Estados Unidos . ^[1]

• 6.º puesto en la búsqueda de talentos científicos de Intel 2003 ^[6]
• Homónimo del planeta menor 15093 Lestermackey ^[7]
• Beca Barry M. Goldwater 2006 ^[8]
• Ganador del premio a la mejor licenciatura de la Asociación de Investigación Informática de 2007 ^[9]
• Premio de honor Moses Taylor Pyne 2007 ^[10]
• 2009 Segundo puesto en el concurso Netflix Prize de 1 millón de dólares por filtrado colaborativo ^{[11] [12]}
• Premio al mejor artículo de estudiante de 2010, Conferencia internacional sobre aprendizaje automático ^[13]
• Primer puesto en el concurso ALS Prediction Prize4Life Challenge 2012 por predecir la progresión de la enfermedad de Lou Gehrig ^[14]
• Ganador del Rodeo de Pronóstico del Clima Subestacional de 2019 de la Oficina de Recuperación de los Estados Unidos ^[15]
• 2022 Elegido para el Comité de Presidentes de la Academia de Liderazgo de Sociedades de Estadística ^[16]
• Premio al artículo destacado de 2022, NeurIPS ^[17]
• Premio Ethel Newbold 2023 ^[18]
• Miembro electo del Instituto de Estadística Matemática 2023 ^[19]
• Beca MacArthur 2023 ^[1]
• Miembro electo de la Asociación Estadounidense de Estadística en 2024 ^[20]

• Luke de Oliveira; Michael Kagan; Lester Mackey; Benjamin Nachman; Ariel Schwartzman (julio de 2016). "Jet-images — deep learning edition". Journal of High Energy Physics . 2016 (7). arXiv : 1511.05190 . Bibcode :2016JHEP...07..069D. doi :10.1007/JHEP07(2016)069. ISSN  1126-6708. OSTI  1271300. S2CID  30627853. Wikidata  Q123016814.
• Neil Zhenqiang Gong; Ameet Talwalkar; Lester Mackey; Ling Huang; Eui Chul Richard Shin; Emil Stefanov; Elaine (Runting) Shi; Dawn Song (abril de 2014). "Predicción de vínculos conjuntos e inferencia de atributos utilizando una red de atributos sociales". Transacciones ACM sobre sistemas inteligentes y tecnología . 5 (2): 1– 20. doi :10.1145/2594455. ISSN  2157-6904. S2CID  7277785. Wikidata  Q123016825.
• Lester W. Mackey (2009). "Métodos de deflación para PCA disperso" (PDF) . Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 21. Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal. Wikidata  Q77680580.