Michael I. Jordan是美国计算机科学和统计学领域的知名学者,目前担任加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授,也是美国国家科学院院士、IEEE Fellow、AAAI Fellow。
他的重要贡献是指出了机器学习与统计学之间的联系,并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络的重要性。
他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法在机器学习的普及方面的工作而知名。
Michael I. Jordan的许多学生和博士也已经成为机器学习领域的重要学者,其中最知名的便是吴恩达。
2003年,他与吴恩达、David M. Blei提出的隐含狄利克雷分布(LDA),是一种无监督学习算法,目前在文本挖掘领域包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面都有应用。
冯诺依曼奖是IEEE董事会于1990年设立的奖项,以现代计算机创始人之一约翰·冯·诺伊曼命名,每年颁发发给为计算机相关科学和技术做出杰出成就”的人, 这些成就可以是理论上、技术上或是企业上的成就。
最后附上冯诺依曼奖历年完整名单: https://www.ieee.org/content/dam/ieee-org/ieee/web/org/about/von_neumann_rl.pdf