Rayid Ghani

Rayid Ghani (nacido en 1977) es Profesor Distinguido de Carrera en el Departamento de Aprendizaje Automático (en la Escuela de Ciencias de la Computación) y en el Heinz College of Information Systems and Public Policy de la Universidad Carnegie Mellon . Anteriormente, fue director del Centro de Ciencia de Datos y Políticas Públicas, profesor asociado de investigación en el departamento de ciencias de la computación y miembro sénior en la Escuela Harris de Políticas Públicas de la Universidad de Chicago . También fue cofundador de Edgeflip, una startup de análisis que surgió de la campaña de Obama de 2012 , centrada en productos de redes sociales para organizaciones sin fines de lucro , grupos de defensa y organizaciones benéficas. En septiembre de 2019, se anunció que dejaría la Universidad de Chicago para unirse a la Escuela de Ciencias de la Computación y al Heinz College of Information Systems and Public Policy de la Universidad Carnegie Mellon . ^{[ 1 ]} Antes de eso, Rayid fue el científico jefe de la campaña electoral de Obama de 2012 y se centró en utilizar la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la tecnología para mejorar la recaudación de fondos, la movilización de voluntarios, el registro de votantes, la persuasión y la participación.

Ghani creó y dirige el programa de becas de verano Eric & Wendy Schmidt Data Science for Social Good . ^{[ 2 ] [ 3 ]} También es cofundador de Coleridge Initiative, una organización sin fines de lucro que trabaja con gobiernos para garantizar que los datos y la evidencia se utilicen de manera más eficaz para la formulación de políticas.

Ghani completó su educación en la Karachi Grammar School, en Karachi, Pakistán . ^{[ 4 ]} Ghani completó sus estudios de posgrado en el departamento de aprendizaje automático de la Universidad Carnegie Mellon con Tom M. Mitchell sobre aprendizaje automático y clasificación de texto y recibió sus títulos de pregrado en ciencias de la computación y matemáticas de la Universidad del Sur .

Antes de su cargo en la Universidad de Chicago, fue el científico jefe de la campaña de Obama en 2012. ^{[ 5 ] [ 6 ]} Antes de eso, fue científico investigador sénior y director de investigación analítica en Accenture Labs, donde dirigió un equipo de investigación tecnológica centrado en I+D aplicada en analítica, aprendizaje automático y minería de datos para problemas empresariales emergentes y a gran escala.

Ghani ha estado trabajando activamente con agencias gubernamentales y organizaciones sin fines de lucro en el diseño de sistemas de IA y aprendizaje automático para ayudar a abordar problemas sociales en salud pública, ^{[ 7 ]} justicia penal, ^{[ 8 ]} servicios sociales, ^{[ 9 ]} educación, ^{[ 10 ]} desarrollo económico y desarrollo de la fuerza laboral ^{[ 11 ].}

También testificó ante el Senado de los Estados Unidos en 2023 ^{[ 12 ]} y la Cámara de Representantes de los Estados Unidos en 2020, ^{[ 13 ]} sobre gobernanza y regulación de la IA.

La investigación de Ghani se centra en el desarrollo y la aplicación de métodos de aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial a problemas sociales a gran escala en áreas como educación, atención médica, desarrollo económico, justicia penal, energía, transporte y seguridad pública. ^{[ 14 ]} Su trabajo se ha centrado previamente en análisis de texto, ^{[ 15 ]} recaudación de fondos, voluntariado y movilización de votantes ^{[ 16 ]} utilizando análisis, redes sociales, ^{[ 17 ]} y aprendizaje automático, ^{[ 18 ] [ 19 ]} y minería de datos. ^{[ 20 ]} Las contribuciones de investigación de Rayid han sido en las áreas de minería de texto , co-entrenamiento , aprendizaje activo, modelado del comportamiento del consumidor, ^{[ 21 ]} y detección de fraude.

Su investigación se ha centrado en 1) abordar los problemas de sesgo y equidad en el aprendizaje automático y la IA, 2) diseñar sistemas colaborativos entre humanos e IA que ayuden a las personas a tomar decisiones, y 3) evaluar sistemas de IA para centrarse en todo el flujo de trabajo y los resultados.

Ha dado discursos de apertura sobre Analítica y las Elecciones Presidenciales (por ejemplo, en Predictive Analytics World, ^{[ 22 ]} Digital Leaders Forum, ^{[ 23 ]} Carnegie Mellon University , ^{[ 24 ]} y CeBIT Australia ^{[ 25 ] [ 26 ]} ), sobre Aplicaciones Empresariales de la Minería de Datos, ^{[ 27 ]} y Ciencia de Datos para el Bien Social.

• Big Data y Ciencias Sociales: Una guía práctica de métodos y herramientas. Editores: Ian Foster, Rayid Ghani, Ron Jarmin, Frauke Kreuter, Julia Lane. CRC Press 2016.
• Observación empírica de la escasa relación entre equidad y precisión en el aprendizaje automático para políticas públicas. Kit Rodolfa, Hemank Lamba, Rayid Ghani. Nature Machine Intelligence 2021.
• Aprendizaje automático explicable para políticas públicas: casos de uso, deficiencias y líneas de investigación. Kasun Amarasinghe, Kit T. Rodolfa, Hemank Lamba, Rayid Ghani. Datos y políticas 2023.
• Minería de datos para aplicaciones empresariales. Editores: Carlos Soares, Rayid Ghani. Libro. IOS Press 2010.
• Minería web para añadir semántica a la minería de datos minoristas. R. Ghani. Artículo invitado. Minería web: De la web a la web semántica. Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 3209. Berendt, B.; Hotho, A.; Mladenic, D.; van Someren, M.; Spiliopoulou, M.; Stumme, G. (Eds.) 2004

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