Cosma Shalizi
कॉस्मा रोहिल्ला शालीज़ी (जन्म 28 फरवरी, 1974) पिट्सबर्ग में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में सांख्यिकी विभाग में एक सहयोगी प्रोफेसर हैं। लाइफ कॉस्मा रोहिल्ला शालीज़ी भारतीय तमिल, अफगान (रोहिल्ला) और इतालवी विरासत के हैं और उनका जन्म बोस्टन में हुआ था, जहाँ वे अपने जीवन के पहले दो साल रहे थे। वे बेथेस्डा, मैरीलैंड में पले-बढ़े। 1990 में, उन्हें कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में कुलाधिपति विद्वान के रूप में स्वीकार किया गया और उन्होंने भौतिकी में स्नातक की डिग्री पूरी की। इसके बाद, उन्होंने विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में भाग लिया जहाँ उन्होंने मई 2001 में भौतिकी में डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की। 1998 से 2002 तक, उन्होंने सांता फ़े संस्थान में, इवॉल्विंग सेलुलर ऑटोमेटा प्रोजेक्ट और कम्प्यूटेशन, डायनेमिक्स और इन्फरेंस ग्रुप में काम किया। 2002 से 2005 तक उन्होंने एन आर्बर में मिशिगन विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर द स्टडी ऑफ कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स में काम किया। अगस्त 2006 में, वे पिट्सबर्ग में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में सांख्यिकी विभाग में सहायक प्रोफेसर बने। शालीज़ी सी. एस. एस. आर. एल्गोरिथम के सह-लेखक हैं, जो मॉडल के लिए एक पैरामीट्रिक रूप माने बिना समय-श्रृंखला डेटा से मार्कोव मॉडल को कुशलता से निकालने के लिए एन्ट्रापी गुणों का उपयोग करता है। नवंबर 2011 में इंस्टीट्यूट फॉर न्यू इकोनॉमिक थिंकिंग में "अर्थशास्त्र को डेटा माइनिंग की आवश्यकता क्यों है" विषय पर शालीज़ी का साक्षात्कार लिया गया था। वे अर्थशास्त्रियों से आग्रह करते हैं कि वे जो कर रहे हैं वह करना बंद कर देंः बड़े जटिल मॉडलों को अत्यधिक सहसंबद्ध समय श्रृंखला डेटा के एक छोटे से सेट के लिए फिट करना। एक बार जब आप पर्याप्त चर, मापदंड, घंटी और सीटी जोड़ लेते हैं, तो आपका मॉडल पिछले डेटा को बहुत अच्छी तरह से फिट कर सकता है, और फिर भी भविष्य में बुरी तरह विफल हो सकता है। शालीज़ी हमें बताती है कि गेहूं को भूसी से कैसे अलग किया जाए, ओवरफिटिंग की भरपाई कैसे की जाए और मॉडलों को शोर याद रखने से कैसे रोका जाए। उन्होंने डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग से लेकर अर्थशास्त्र तक की तकनीकों का परिचय दिया-यह नई आर्थिक सोच है। शालीज़ी ने मई 2019 में सांता बारबरा डेटा साइंस इनिशिएटिव में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक आमंत्रित "विशिष्ट व्याख्यान" दिया। वहाँ उन्होंने सामाजिक नेटवर्क में पड़ोस के प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए अवलोकन डेटा का उपयोग करने की सांख्यिकीय कमजोरियों का विश्लेषण प्रस्तुत किया। आईडी. गूगल स्कॉलर के अनुसार, शालीज़ी के विद्वतापूर्ण कार्य को 17,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है। शालीज़ी एक लोकप्रिय विज्ञान ब्लॉग "थ्री-टोड स्लॉथ" लिखते हैं। ।