데이비드 블라이

1. 개요

데이비드 블라이는 토픽 모델을 포함한 확률적 기계 학습 방법론을 연구하며, 특히 앤드류 응, 마이클 I. 조던과 함께 잠재 디리클레 할당(LDA) 개발에 기여했다. LDA는 대규모 텍스트 데이터에서 숨겨진 주제를 추출하는 데 사용되는 기법으로, 2020년 6월 18일 기준으로 그의 출판물은 109,821회 인용되었으며, h-지수는 97이다. 그는 2013년 ACM 인포시스 재단 상(이후 ACM 컴퓨팅 상으로 변경)을 수상했으며, 2015년에는 컴퓨팅 학회의 펠로우로 선정되었다.

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