Inderjit Singh Dhillon ( / ˈt h ɪ l oʊ n / ) es profesor centenario de informática y matemáticas de la familia Gottesman y director del Centro ICES para el análisis de macrodatos de la Universidad de Texas en Austin . Sus principales intereses de investigación son el aprendizaje automático , la teoría del aprendizaje computacional , la optimización matemática , el álgebra lineal , el análisis de datos, la computación paralela y el análisis de redes .
Dhillon recibió su título de B.Tech. del Instituto Indio de Tecnología de Bombay en 1989. Posteriormente trabajó en AT&T Bell Laboratories como miembro del personal de investigación bajo la dirección del Dr. Narendra Karmarkar . Recibió su doctorado de la Universidad de California en Berkeley en 1997 bajo la dirección de Beresford Parlett y James Demmel . Dhillon se unió a la facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Texas en Austin en 1999. [ cita requerida ]
Los principales intereses de investigación de Dhillon son el aprendizaje automático, el análisis de datos y las matemáticas computacionales. Su énfasis está en el desarrollo de nuevos algoritmos que respeten la estructura subyacente del problema y sean escalables a grandes conjuntos de datos. [7]
Dhillon es miembro de la Association for Computing Machinery (ACM), [2] miembro del Institute of Electrical and Electronics Engineers ( IEEE ), [3] miembro de la Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), [4] y miembro de la American Association for the Advancement of Science (AAAS). [1]
Por sus contribuciones al análisis de datos a gran escala, el aprendizaje automático y las matemáticas computacionales.
Es uno de los que se han dado cuenta de que es posible controlar datos muy complejos (o "datos con alta dimensionalidad", en la jerga del campo) mediante el uso del aprendizaje automático para reducir los datos a sus parámetros más significativos. Sus enfoques son ampliamente adoptados en la ciencia y la industria.