Migliore risposta
Tom Funkhouser, Barbara Engelhardt e Olga Troyanskaya non sono professori di apprendimento automatico. Tom Funkhouser è un professore di computer grafica mentre Barbara Engelhardt e Olga Troyanskaya sono professori di biologia computazionale.
Sanjeev Arora è un professore di teoria specializzato in complessità computazionale, ma ha recentemente iniziato a lavorare su machine learning teorico e word embedding. Nessuno dei quattro professori di cui sopra ha pubblicato un lavoro di riferimento nel machine learning.
Dopo che Rob Schapire e David Blei se ne sono andati, Princeton non è molto bravo in machine learning. Onestamente, sono sorpreso da questo comportamento del dipartimento di informatica di Princeton. Non ho idea del motivo per cui stiano cercando di fuorviare le persone sui professori di machine learning a Princeton.
Risposta
Princeton era bravissima nellapprendimento automatico prima del 2015, quando avevano Dave Blei ( LDA) e Rob Schapire (potenziamento) come professori.
Oggigiorno, Princeton ha Sebastian Seung (fattorizzazione basata su matrici, apprendimento attivo (query per comitato) e apprendimento profondo per immagini biomediche) e Elad Hazan (online ottimizzazione convessa e adagrad) come professori di machine learning. Gli altri professori menzionati in altre risposte e sulla pagina della facoltà di informatica di Princeton non sono professori di machine learning perché non hanno prodotto lavori eccezionali e innovativi nel machine learning.
Princeton è riuscita ad assumere Yoram Singer da Google questanno ed è un famoso esperto di machine learning, al pari di Rob Schapire e Dave Blei.
Direi che Princeton ha attualmente tre professori di machine learning eccezionali (Yoram Singer, Sebastian Seung e Elad Hazan). In confronto, gli altri professori citati in altre risposte a questa domanda sono mediocri nellapprendimento automatico.
Princeton è un buon posto per lapprendimento automatico ma non è un posto eccezionale perché non hanno nessuno eccezionale che faccia ricerche su apprendimento per rinforzo e apprendimento automatico bayesiano.