¿Cuáles son las mejores escuelas del mundo para estudiar aprendizaje automático, sistemas distribuidos y minería de datos?

Answer 1

Estoy mucho menos familiarizado con el mundo de ML que con los sistemas distribuidos y la minería de datos.

En ML, minería de datos y en sistemas distribuidos, Berkeley es indiscutiblemente el mejor lugar en este momento. Michael Jordan, está bien, el Michael Jordan de Machine Learning. Él es espectacular en hacer todo lo que toca en la investigación de oro. Interdisciplinario, ML de núcleo duro, sea cual sea el tema, encontrará al menos un artículo seminal de él. En términos de sistemas distribuidos y minería de datos, Berkeley está explotando en este momento (incluso más que de costumbre para el departamento de CS mejor clasificado). Tienen a todos en Silicon Valley derribando sus puertas para darles información y trabajar con el AMP Lab (el sucesor del RADLab, por Franklin, Stoica, Jordan, Shenker, Katz, Patterson y muchos más). La lista de sus partidarios y colaboradores corporativos incluye Facebook, Twitter, Cisco, … y otras 15 compañías. Así que con todos estos datos, simplemente están disparando un montón de documentos a todas las conferencias principales, OSDI, SIGCOMM, NSDI, etc., etc.

El grupo de sistemas y sistemas operativos del MIT es tremendo. Frans Kaashoek, Robert Morris, Hari B (aunque Hari es 90% inalámbrico), la lista continúa. En términos de sistemas, han sido consistentemente buenos durante los últimos 15 años (estoy seguro que más allá de eso también, pero solo he estado siguiendo la pista durante 15 años). Otros grandes grupos de sistemas incluyen Wisc, destacado por la pareja de esposo / esposa de Remzi / Andrea; UT Austin, donde Mike Dahlin y Emmett Witchell son espectaculares; UW w / Arvind, Tom Anderson, David W (aunque DavidW está en sabático @ telefonica); UCSD con el grupo sysnet, AminV, StefanS, AlexS, GeoffV …

En términos de minería de datos pura, por ejemplo, la comunidad KDD, hay diferentes grupos en la parte superior. CMU w / ChristosF (y EricX en ML), Univ of Illinois en Chicago (Philip Yu), UIUC (Jiawei Han es como el Padrino).

Estos son algunos de los grandes nombres. Por cierto, UCSB también está haciendo bastante bien en estas categorías. XifengYan es una estrella en la minería de datos / minería de gráficos; Soy bastante activo en las redes sociales / modelos gráficos; y DivyA y AmrElAbbadi han sido los pilares de los sistemas DB / dist por más de 15 años.

Answer 2

Sin ningún orden en particular, y definitivamente no es exhaustivo, pero si pudiera retroceder en el tiempo, ajustar mis calificaciones un poco y no perder el 95% de los plazos de solicitud, dispararía las solicitudes a lo siguiente:

McGill: Aprendizaje de refuerzo y tecnologías de asistencia con las profesoras Doina Precup y Joelle Pineau (aquí es donde fui, y lo pasé muy bien).

Toronto: el grupo de Geoff Hinton es famoso, por una buena razón. Si tienes interés en las redes profundas, este es uno de los mejores lugares para estar.

Berkeley: Si te gustan más las inclinaciones pesadas a ML, el grupo de Michael Jordan es simplemente increíble.

Stanford: Es Stanford, no hay mucho más que decir.

MIT: $ Stanford = ~ s / Stanford / MIT /;

CMU: Si estás interesado en la robótica, este es el lugar para estar.

Cambridge: Zoubin Gharamani ha contribuido a casi todos los subcampos del aprendizaje automático.

UCL (Gatsby): Gatsby es otro de esos lugares infames, por una buena razón. Si te gusta la neurociencia, estarías loco si no postulas aquí.

Harvard: el sitio de Ryan Adams dice que está buscando estudiantes graduados. Él es un nuevo profesor, así que si te gusta la idea de tener un supervisor que trabaje más que tú (y eso es algo bueno), debes seguir esta ruta. Adams es una estrella.

UMass: El grupo de Andrew McCallum es increíble, si quiere más de una inclinación de la PNL.

Alberta: Uno de los mejores grupos de RL, si puedes soportar los fríos inviernos.

UBC: Gran grupo, y puedes vivir en la mejor ciudad del mundo.

Me faltan muchos buenos. Una buena cosa que hacer es hojear los procedimientos de ICML (o NIPS), buscar temas que te interesen y descubrir quién está trabajando en eso. ¡Buena suerte!

Answer 3

Esto está fuera de los EE. UU. Y Canadá, la Universidad Aalto en Finlandia, Europa es muy buena para el aprendizaje automático y la minería de datos, la búsqueda de Microsoft Academic lo ubica entre los 25 primeros, y he tenido una buena experiencia aquí. Echa un vistazo a este artículo http: //academic.research.microso …

Tiene una clasificación aún más alta que los buenos lugares en los EE. UU. Como NYU, Columbia, CalTech y otras buenas universidades en Europa como EPFL Suiza, etc. Estoy haciendo mi maestría en esta sucursal y realmente me encantó la experiencia aquí. La mejor parte es que obtienes una experiencia multicultural con la gente y la cultura locales, y los inmigrantes son una minoría, lo que ayuda a unirnos mejor. Por eso, la vida social es buena. Esto es diferente a los Estados Unidos, donde casi todos son inmigrantes, y hay grandes grupos de personas de diferentes países dispersos en todo el país.
Creo que fuera de la crema de la crema como Berkeley, MIT, CMU, Stanford, este es el siguiente lugar. De hecho, uno de los estudiantes que tomaron esta sucursal es de California, EE. UU., Realizó sus estudios universitarios allí y vino a este curso de maestría. Agregar respuesta

Answer 4

CMU tiene un departamento llamado VLIS, que es famoso por el gran procesamiento de datos

Actualización: esta respuesta se escribió en 2013, cuando me estaba preparando para la solicitud de graduación escolar. Ahora soy un estudiante de CMU y sé que la vieja respuesta simplemente no es precisa.

La verdad es que VLIS (ahora MCDS) es el nombre de un programa maestro profesional, y su plan de estudios cubrió muchos aspectos del procesamiento de big data. Si desea investigar, probablemente podría considerar algunos programas de maestría de investigación, como MS en el Departamento de Aprendizaje Automático y muchos otros programas en CMU.

Answer 5

Aquí hay un extracto de mi respuesta a otra pregunta relacionada.

La Facultad de Ciencias de la Universidad de Aalto solo tiene alrededor de 6 grupos de investigación en las áreas de investigación de Aprendizaje automático, minería de datos y modelado probabilístico, con algunos de los mejores investigadores en el campo y un programa de maestría dedicado a la investigación en aprendizaje automático y minería de datos.

Algunos de los nombres conocidos incluyen (pero no se limitan a),

Modelado probabilístico: Samuel Kaski, Aki Vehtari (coautor del libro Bayesian Data Analysis)

Aprendizaje de máquina: Juha Karhunen

Data Mining: Heikki Mannila (coautor del libro Principles of Data Mining), Aristides Gionis.

Aquí está el enlace a la respuesta completa: la respuesta de Preeti Lahoti a ¿Cómo es el programa de maestría en aprendizaje automático y minería de datos en la Universidad de Aalto?

Answer 6

Aquí está el ranking de campo de las instituciones activas en la investigación del aprendizaje automático:
Clasificación de investigación de Microsoft Las mejores organizaciones en aprendizaje automático y reconocimiento de patrones

Y un resumen aproximado, muy anticuado (1996) de AI en universidades importantes por un profesor de CMU en ese momento:
¿Cuáles son las mejores escuelas en IA?

Answer 7

Los rankings universitarios mundiales son en realidad bastante buenos para filtrar los mejores lugares: Oxford, Cambridge, Stanford, Caltech, MIT, Harvard son los 6 primeros lugares.

Answer 8

El Reino Unido y Europa occidental tienen las siguientes mejores escuelas después de los Estados Unidos. Debe considerar por qué no le gusta estar en los EE. UU., Ya que de muchas maneras el Reino Unido e incluso Europa Occidental (y ciertamente Canadá) tienen el mismo sabor, al menos en comparación con China. ¿Qué pasa con los buenos lugares en Singapur?

Answer 9

Stanford