２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー
２０２４年に注目すべき美容・ファッション業界のトップ１２リーダー
データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。
2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト
2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。
さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。
1. Anndrew Ng
「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」
Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。
アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。
ウェブサイト：https://www.andrewng.org
Twitter：@AndrewYNg
Facebook：Andrew Ng, Google Scholar.
2. Andrej Karpathy
「AIはすべての仕事をするはずでしたが、私たちがゲームをプレイしているので、私たちがすべての仕事をしているのです！」
Andrej Karpathyは、スタンフォード大学でPHDを持つスロバキア系カナダ人です。彼はOреոΑӏでの人工知能と自動運転ビジョンのAIディレクターでした。カルパシは深層ニューラルネットに情熱を持って取り組んでいます。彼はトロントでコンピュータサイエンスと物理学のダブル専攻から旅を始め、その後、さらなる研究のためにコロンビア大学に進学しました。そこでは、Michiel van de Panneと協力し、物理的にシミュレートされたフィギュアのためのコントローラを学習するプロジェクトに取り組みました。
また、彼はスタンフォードビジョンラボでフェイフェイリと共同して博士号を取得し、畳み込みニューラルネットワークと再帰ニューラルネットワークのアーキテクチャと、その自然言語処理とコンピュータビジョンの応用、およびそれらの交差点に取り組みました。彼はCS 231n：視覚認識のための畳み込みニューラルネットワークの最初の主要な講師を務め、熱心なブロガーであり、ディープラーニングライブラリの開発者であり、情熱的なデータサイエンスの専門家です。
ウェブサイト：https://karpathy.ai
Twitter：@karpathy
3. アメナ・アナドクマール
アメナ・アナダクマールは、インド・マイソール出身のブレン教授であり、NVIDIAのAIリサーチの上級ディレクターを務めています。彼女は159,417人のフォロワーを持つインフルエンサーであり、彼女の研究分野は大規模な機械学習、非凸最適化、高次元統計学です。アナダクマールは、インド工科大学（IIT）マドラスとコーネル大学から学位を取得し、以前はAmazon Web Servicesの主任科学者でした。彼女はACM、IEEE、およびアルフレッドP. Solan基金のフェローです。彼女の革新的な人工知能の開発による科学的アプリケーションの加速における業績は、科学シミュレーション、天気予報、薬物設計などを含みます。彼女はNeurIPSとACM Gordon Bell HPCベースのCOVID-19研究の特別賞を受賞しました。
ウェブサイト：https://www.eas.caltech.edu/people/anima
Twitter：https://twitter.com/AnimaAnandkumar
4. フェイフェイ・リー
「私はAIが世界を変える未来を信じています。しかし、AIを変えているのは誰でしょうか？多様なグループの学生や将来のリーダーをAIの開発に巻き込むことは非常に重要です。」
フェイフェイ・リーはスタンフォード大学ヒューマンセンタードAI研究所（AI）およびビジョン＆ラーニングラボの共同所長です。彼女はスタンフォード大学コンピュータサイエンス部門の初代シーコイア教授でもあります。また、Googleの副社長およびGoogle CloudのAI / MLの最高科学者としても働いていました。彼女の数年にわたる専門知識に基づき、認知に着想を得たAI、ディープラーニング、機械学習、コンピュータビジョン、ヘルスケア分野のAIなど、さまざまな分野で密接に取り組んできました。
彼女の研究について話すと、彼女は関連分野の大会や重要なジャーナルに200以上の科学論文を発表しています。フェイフェイリによって開発されたImageNetは、人工知能とディープラーニングの最新のフロンティアである革命的なプロジェクトです。技術的な歩みと並行して、彼女はAIやSTEMにおける多様性を伝える国家レベルの旗手です。彼女の業績には、ELLEマガジンの2017年のテックウーマン、Foreign Policyによる2015年のグローバルシンカー、およびカーネギー財団による2016年の「グレートイミグラント：アメリカの誇り」などの受賞歴があります。
スタンフォードプロフィール：https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li/
Twitter：@drfeifei
5. ヤン・ルカン
「AIは人間の知性を増幅するものであり、人々がより賢くなると、より良いことが起こります：人々はより生産的で幸せになり、経済が発展します。」
研究、技術コンサルティング、科学的助言の専門知識を持つYann LeCunは、FacebookのChief AI Scientistです。彼は、モバイルロボティクス、機械学習、コンピュータビジョン、計算神経科学の研究で世界的に知られています。LeCunは畳み込みニューラルネットワークの創設者であり、畳み込みニューラルネットワークを使用したOCRおよびコンピュータビジョンプロジェクトに貢献しました。彼はNYU Center of Data Scienceの創設所長でもあり、画像処理研究部門の責任者でした。LeCun氏はDjVuの主要な製作者の1人であり、2018年にYoshua BengioとGeoffrey Hintonからディープラーニングへの貢献を讃えられ、チューリング賞を受賞しました。
LeCunは畳み込みニューラルネットワークによる機械学習への貢献でも知られています。これらの生物学的に着想を得たネットワークは、光学文字認識や手書き認識に適用され、銀行小切手認識システムを作成しました。このシステムはNCRおよび他の企業に採用され、1990年代後半から2000年代初頭の米国の小切手の10％を処理しました。
ウェブサイト： https://research.fb.com/people/lecun-yann/
Twitter： @ylecun
6. Ian Goodfellow
「今日のネットワークは、私たちが計算システムの観点からかなり大きいと考えているものですが、カエルなどの比較的原始的な脊椎動物の神経系よりも小さいです。」
Ian Goodfellowはアメリカのコンピュータ科学者であり、機械学習の研究業績で知られています。彼はAppleのMachine Learningのディレクターとして働いています。彼はAndrew Ngの指導のもと、スタンフォード大学でコンピュータ科学の学士号と修士号を取得しました。また、モントリオール大学でYoshua BengioとAaron Courvilleの指導のもとPh.D.を取得しました。彼の前の仕事について話すと、Ian Goodfellowは深層学習の経験を持ち、Google Brainの研究科学者として働いていました。その後、彼はOpen AI（初期の頃）に参加し、その後Google Researchに戻りました。
Ian Goodfellowは、生成的対立ネットワークの発明で知名度を上げたほか、GoogleでGoogleマップのためのストリートビューカーフォトからの住所の自動転記を可能にするシステムを作成しました。さらに、Goodfellowは機械学習システムの脆弱性を暴きました。2017年、MIT Technology Reviewは彼を35歳以下のイノベーターの一人として認め、2019年、Foreign Policyは彼を100人のグローバル思想家のリストに加えました。
ウェブサイト： https://www.iangoodfellow.com/
Twitter： @goodfellow_ian
7. Clément Delangue
LinkedInで127,491人のフォロワーを持つ彼は、フォローすべきデータサイエンスのリーダーの一人です。Clement DelangueはHugging FaceのCEO兼共同創設者です。Hugging Faceは、研究者がAIモデル、データセット、およびベストプラクティスを共有できるオープンソースの機械学習プラットフォームです。彼の学術的なバックグラウンドについて話すと、彼はスタンフォード大学でコンピュータサイエンスのイントロダクションとプログラミング方法論を修了しました。彼の最初のスタートアップ経験は、コンピュータビジョンのための機械学習を構築するMoodstocksであり、後にGoogleに買収されました。その前に、彼はVideoNot.esの共同創設者兼CEOであり、デジタル時代のための主要なノートテイキングプラットフォームでした。その後、彼は2014年のリーディングヨーロッパのスタートアップであるMentionのマーケティングおよび成長部門を構築しました。Clement Delangueの専門知識により、Hugging FaceはSequoia、Coatue、Lee Fixel、Lux、Betaworks、Instagram＆Snapchatの最初の投資家、Salesforceの最高科学者、およびKevin Durantから1億6000万ドルを調達しました。
Twitter：https://twitter.com/ClementDelangue
8. Jay Alammar
数年にわたる機械学習、自然言語処理、人工知能、ソフトウェアの経験と研究において、Jay AlammarはCohereのDirectorおよびengineering Fellow（自然言語処理）として活動しています。彼は機械学習エンジニアリングのパートナーとして始まり、カットエッジの言語AIおよびNLPモデルで開発者がビジネス上の問題を解決できるよう助言を提供しています。現在彼は、大規模な言語モデルを使用して実世界の言語処理のユースケースを解決するための企業と開発者にアドバイスを提供しています。彼はスタンフォード大学でエグゼクティブ教育、影響力、交渉戦略プログラムの学位を持っています。Jayはまた、機械学習R＆Dのための英語の技術ブログウェブサイトも持っており、NLP、機械学習、人工知能に関するすべてを公開しています。Jayは10,000人以上の学習者を複雑な機械学習のトピックに助言してきました。したがって、最高のデータサイエンスリーダーを探している場合、Jay Alammarを信頼できます。
ウェブサイト： https://jalammar.github.io/
Twitter： https://www.linkedin.com/in/jalammar/
9. Sam Altman
「AIはおそらく世界の終わりをもたらす可能性がありますが、その間には素晴らしい企業があるでしょう。」
Sam AltmanはApollo Projectsのパートナーです。以前はOpenAIの共同創設者兼CEOとして働いていました。Sam Altmanはスタンフォード大学に通っていましたが、学士号を取得せずに中退しました。彼はLoopt、Y Combinator、およびOpenAIで知られるデータサイエンスのリーダーの一人です。19歳の2005年、AltmanはLooptという位置情報ベースのソーシャルネットワーキングアプリを共同設立し、CEOとして3,000万ドル以上のベンチャーキャピタルを確保しました。2012年にGreen Dotによる4340万ドルの買収があったにもかかわらず、Looptは苦戦しました。Altmanは2011年にY Combinatorに参加し、2014年にはその社長になり、AirbnbやDropboxなどの企業に対して総評価額650億ドルの監督を行いました。2016年にはYCグループを含めた役割を拡大しました。AltmanはYCコンティニュイティとYCリサーチを立ち上げ、成熟した企業と研究所の資金提供を行いました。2019年にはYCの会長に移行し、その後は詐欺防止のための目視認証およびWorldcoin暗号通貨を提供するTools for Humanityに焦点を当てています。
ウェブサイト： https://blog.samaltman.com/
Twitter： https://x.com/sama?s=20
10. Yoshua Bengio
「AIはより個人化された医療を可能にするでしょう。」
人工知能の専門知識で世界的に有名なYoshua Bengioは、ディープラーニングの分野での先駆者であり、Geoffrey HintonとYann LeCunと共に2018年のA.M.チューリング賞を受賞しています。モントリオール大学のフルプロフェッサーとして活動し、ケベック人工知能研究所Milaの創設者兼所長を務めています。BengioはCIFARのLearning in Machines＆Brainsプログラムのシニアフェローであり、IVADOの科学ディレクターでもあります。特筆すべきは、彼が2019年にキラム賞を受賞し、2022年に世界で最も引用されたコンピュータ科学者の地位を獲得したことです。BengioはAIの社会的影響に取り組んでいます。また、人工知能の責任ある開発に関するモントリオール宣言にも貢献しました。
ウェブサイト： https://yoshuabengio.org/
LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/yoshuabengio/
11. Jeremy Howard
「データサイエンスはソフトウェアエンジニアリングではありません。多くの重なりがありますが、現在私たちが行っているのはモデルのプロトタイプ作りです。」
Jeremy Howardは、オーストラリアのデータサイエンティストのリーダー、起業家、教育者の一人です。HowardはMcKinsey＆CoとAT Kearneyでの経営コンサルティングのキャリアをスタートさせ、8年間を過ごしました。彼はオープンソースプロジェクトに注目し、Perlプログラミング言語、Cyrus IMAPサーバー、Postfix SMTPサーバーの開発に重要な役割を果たしました。Perl6-data作業グループの議長として、RFCの著者として、彼はPerlの進化に大きな影響を与えました。Howardはオーストラリアで成功したスタートアップの創業者であり、メールプロバイダーのFastMail（Opera Softwareに買収された）、保険価格最適化会社Optimal Decisions Group（ChoicePointによって開発）を設立しました。FastMailはデスクトップクライアントの統合を可能にするパイオニアの一つでした。彼はEnliticの創業CEOであり、Kaggleの前社長、Masks4Allの共同創設者、サンフランシスコ大学の優れた研究科学者、FastMail.FMおよびOptimal Decisionsの創設者、元経営コンサルタントでもありました。
ウェブサイト： https://jeremy.fast.ai/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/howardjeremy/
12. デミス・ハサビス
「もしAIのようなものが将来の道になかったら、私は世界に対して非常に悲観的になるだろう」と彼は語った。
デミス・ハサビスは、イギリスのコンピュータ科学者、人工知能の研究者、起業家です。彼はポリマスであり、人工知能（AI）の分野での画期的な貢献によって知られています。1976年生まれのハサビスは、チェスの才能に恵まれ、わずか13歳でグランドマスターとなりました。学界に転じて、ケンブリッジ大学でコンピュータ科学を追求しました。後に、彼は画期的なビデオゲーム会社エリクサー・スタジオを共同創設しました。2010年、彼はGoogleによって買収されたAI研究所であるDeepMindを創設しました。ハサビスのDeepMindでの仕事は、特に深層強化学習の領域で機械学習の重要な進展につながりました。彼の取り組みは、AIの能力の限界に挑戦するという確固たる決意を示しています。
Twitter: https://x.com/demishassabis?s=20
ウェブサイト: https://www.demishassabis.com/
結論
2024年、データサイエンスのイノベーションの最前線にいることは重要であり、トップ12はその先駆者でありますべきです。これらのリーダーたちは、ビッグデータ分析のパイオニアであり、データサイエンスの専門家であり続け、彼らの洞察力と画期的な貢献によって風景を形作り続けています。複雑なアルゴリズムのナビゲーションから機械学習の力を活用するまで、これらのデータサイエンスのリーダーは将来の道筋を描いています。彼らの指導に従うことは、データ分析のダイナミックな世界を進むすべての人にとって、最新のトレンドと進歩についての卓越した機会を提供してくれます。
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