yann lecun

• facebook'un şu an ki yapay zeka araştırma direktörü ve nyu'de profesör. deep learning alanında dünyadaki en önemli araştırmacılardan biri.
• lab'inda koray kavukcuoglu adli bir turkle torch projesinde birlikte calismis insan.
• vakti zamanında vlsi tasarımı üzerine çalışan bir elektrik mühendisiyken, yapay öğrenme^* fikri ziyadesiyle ilgisini cezbetmiş ve kendisini doktora çalışmasında yapay sinir ağları ve öğrenme modelleri üzerinde çalışırken bulmuştur. sonrasında, cnn'i de geliştireceği at&t laboratuvarlarında, vladimir vapnik gibi amcalarla birlikte çalışma imkanı olmuş ve çeşitli yapay öğrenme algoritmaları üzerinde çalışmıştır. tam bir görüntü işleme^* ve computer vision insanıdır. nitekim at&t'deyken, bir görüntü sıkıştırma formatı olan djvu'yu da kendisi geliştirmiştir...
• (bkz: deep neural network)
• geoffrey hinton ve yoshua bengio ile bilgisayar bilimlerinin nobeli olarak gorulen turing award'a layik olmus kisi.
• 11 temmuz tsi 20.00'da, acm techtalks bünyesinde "the power and limits of deep learning" başlıklı bir konuşma yapacak olan turing ödülü sahibi araştırmacı.
• 1989 yılında lenet-5'in ilk adımlarıyla birlikte evrişimli sinir ağlarının hayatımızda yer sahibi olmasına ön ayak olmuştur.
• deep learning'i kış uykusundan uyandıran ve convolutional neural network'leri icat eden şahıs. bu çalışmalarından dolayı turing ödülüne layık görülmüştür.
• lenet adlı en temel cnn(bkz: convolutional neural network)'in mucidi ve (bkz: meta)'nın yapay zeka lead'i
• 5 yaşına basmış bir insan evladının, içinde yaşadığı dünyayı anlamlandırabilmek üzere yaklaşık 800 milyon (görsel + işitsel + dokunsal) frame'e eş değer miktarda veri üzerinden, aktif biçimde self-supervised learning ile eğitilmiş olduğunu ileri süren kişi. bu değeri de günde 12 saatten, ortalama 10 fps ile (5 x 365 x 12 x 3600 x 10 = 788.4 milyon) buluyor. neden 24 fps veya 30-60 fps gibi bir değer değil? 2014'de yapılan bir çalışmaya göre, insan beyninin görsel bir veriyi işleme (esasında yalnızca algılama) süresi minimum 13 milisaniye. bu da yaklaşık olarak saniyede 77 kareye karşılık geliyor. fakat bu, görsel algıya ilişkin ham bir değer. insan beyninin ilgili görseli algılaması, hata düzeltme^* yapması, anlamlandırması^* ve öğrenmesi^* için geçen toplam süre artacağından, işleme kapasitesi 77 fps'den çok daha düşük olacaktır (ortalama 5-15 fps civarı). öte yandan, 2012'de nature'da yayımlanan bir makaleye göre, uykudayken de insanların yeni bir bilgi öğrenebilmeleri mümkün. dolayısıyla yann lecun, lecun constant^*'ı hesaplarken günde 12 saati neye göre baz aldı bilemiyorum ama (aritmetik ortalamadır yine muhtemelen), öğrenme süreçleri için uyku işini de hesaba kattın mı hacı dayı? diye sorasım gelir bu turing ödüllü amcama...^**