سي-جين لين

يشغل سي-جين لين حالياً منصب أستاذ متميز في قسم علوم الحاسوب في جامعة تايوان. وحاز شهادة البكالوريوس من جامعة تايوان الوطنية في تايوان عام 1993 ثم شهادة الدكتوراه من جامعة ميشيغان في الولايات المتحدة عام 1998. وتشمل اهتماماته البحثية الرئيسية مجالات تعلم الآلة والتنقيب في البيانات والتحسين العددي. وقد اشتهر بفضل عمله على آلات المُتَّجهات الداعمة لتصنيف البيانات. هذا وطور لين بالتعاون مع فريقه حزماً لتعلم الآلة يتم استخدامها على نطاق واسع، تشمل برنامجي LIBSVM (وهو مكتبة لآلات المُتَّجهات الداعمة) وLIBLINEAR (وهو مكتبة للتصنيف الخطي الكبير). وحاز عمله البحثي جوائز متعددة، منها جائزة أفضل ورقة بحثية في أهم المؤتمرات العالمية المتعلقة بعلوم الحاسوب. وهو يشغل منصب زميل في جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي ومعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في الولايات المتحدة الأمريكية وجمعية آلات الحوسبة، تقديراً للمساهمات التي قدمها في مجال تطوير خوارزميات تعلم الآلة وتصميم البرمجيات.

• دكتوراه في الهندسة الصناعية وهندسة العمليات من جامعة ميشيغان في الولايات المتحدة
• ماجستير في الهندسة الصناعية وهندسة العمليات من جامعة ميشيغان في الولايات المتحدة
• بكالوريوس في الرياضيات من جامعة تايوان الوطنية في تايوان

• زميل في جمعية آلات الحوسبة، 2015
• زميل في جمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي، 2014
• زميل في معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في الولايات المتحدة الأمريكية، 2011
• جائزة العالم المتميز من جمعية آلات الحوسبة، 2011
• جائزة أفضل ورقة بحثية في مؤتمر آسيا لتعلم الآلة، 2018 (بالاشتراك مع طالبَين)
• جائزة أفضل ورقة بحثية في مؤتمر نظم التوصية التابع لجمعية آلات الحوسبة، 2013 (بالاشتراك مع ثلاثة طلاب)
• جائزة أفضل ورقة بحثية في مؤتمر اكتشاف المعرفة وتنقيب البيانات التابع لجمعية آلات الحوسبة، 2010 (بالاشتراك مع ثلاثة طلاب)

البروفيسور لين هو باحث رائد في مجال خوارزميات تعلم الآلة وتصميم البرمجيات. وقد ساهم في الجمع بين مجالَي التحسين وتعلم الآلة، بما يشمل ابتكار خوارزميات فاعلة لآلات المُتَّجهات الداعمة والتصنيف الخطي واسع النطاق.

• لي-تشونغ لين، وتشينغ-هونغ ليو، وسي-مينغ تشين، وكاي-تشين هسو، وإي-فينغ وو، ومينغ-فينغ تساي، وسي-جين لين. في استخدام التنبؤات غير الواقعية في مئات الأوراق التي تقيم تمثيلات الشبكات. ضمن وقائع المؤتمر السادس والثلاثين حول الذكاء الاصطناعي التابع لجمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي، 2022.
• بووين يوان، ويو-شينغ لي، وبينغروي كوان، وسي-جين لين. طرق التحسين الفاعلة لتعلم التشابه الشديد مع تضمينات غير خطية. في وقائع مجموعة الاهتمامات الخاصة حول اكتشاف المعرفة والتنقيب في البيانات التابع لجمعية آلات الحوسبة، 2021.
• يوشين جوان، يونغ جوانغ، ووي-شينغ تشين، وسي-جين لين. آلات تحليل إلى عوامل مُدركة بالمجال للتنبؤ بنسبة النقر. في وقائع مؤتمر نظم التوصية التابع لجمعية آلات الحوسبة، 2016.
• سي-تشونغ تشانغ وسي-جين لين. LIBSVM: مكتبة لآلات المُتَّجهات الداعمة. مجلة معاملات النظم الذكية والتقنية الصادرة عن جمعية آلات الحوسبة، 2(3):27: 1-27:27، 2011.
• رونغ-إين فان، وكاي-ووي تشانغ، وتشو-جوي هسيي، وشيانغ-روي وانغ، وسي-جين لين. LIBLINEAR: مكتبة للتصنيف الخطي الكبير. مجلة بحوث التعليم الآلي، 9: 1871-1874، 2008.
• سي-ووي هسو وسي-جين لين. مقارنة الطرق لآلات المُتَّجهات الداعمة متعددة الأصناف. مجلة معاملات الشبكات العصبية وأنظمة التعلم الصادرة عن معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في الولايات المتحدة الأمريكية، 13(2):415-425، 2002.