Maria-Florina Balcan (* 20. Jahrhundert in Rumänien) ist eine rumänisch-amerikanische Informatikerin und Hochschullehrerin. Sie ist Cadence Design Systems Professor für Informatik an der Fakultät für Informatik der Carnegie Mellon University. Ihre Forschung befasst sich mit grundlegenden Fragestellungen des maschinellen Lernens, der algorithmischen Spieltheorie und der Algorithmenforschung.http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/cv_nina.pdf
Leben und Werk Balcan studierte ab 1996 an der Universität Bukarest, wo sie an der Fakultät für Mathematik 2000 ihren Bachelor of Science und 2002 ihren Master of Science erwarb. 2008 promovierte sie bei Avrim Louis Blum in Informatik an der Carnegie Mellon University mit der Dissertation: New Theoretical Frameworks for Machine Learning.
Anschließend forschte sie bis 2009 als Postdoktorandin bei Microsoft Research in Cambridge und war dann bis 2014 Assistent Professor am College of Computing der Georgia Tech in Atlanta. Von 2014 bis 2020 war sie Associate Professor an der School of Computer Science der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, wo sie 2020 Cadence Design Systems Professor für Informatik wurde.http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/cv_nina.pdf
Forschung Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Theoretische Informatik, Algorithmische Spieltheorie und neuartige Verbindungen zwischen Lerntheorie und anderen wissenschaftlichen Disziplinen einschließlich Optimierung und Operations Research. Sie entwickelte das erste theoretische Rahmenwerk, das die Intuition hinter verschiedenen Lernmethoden zur Nutzung ungelabelte Daten und Daten mit relevanten Labels erfassen und eine formale Analyse sowohl qualitativer als auch quantitativer Art liefern konnte. Sie erzielte Ergebnisse für aktives Lernen, bei dem der Lernalgorithmus intelligent auswählt, welche Datenpunkte zum Labeln weitergeleitet werden. Insbesondere zeigte sie, wie aktives Lernen passives Lernen asymptotisch stets verbessert und entwickelte den ersten allgemeinen Algorithmus für aktives Lernen, der realistisches Rauschen und Modellunvollkommenheiten tolerieren kann. Sie leistete grundlegende Beiträge zur Analyse von Algorithmen jenseits des Worst-Case-Szenarios, indem sie sowohl neue Modelle realistischer (nicht Worst-Case-)Instanzen als auch allgemeine Techniken für den datengetriebenen Entwurf und die Analyse von Algorithmen entwickelte.
Am 5. Juli 2026 betrug ihr h-Index bei Google Scholar 57.
Auszeichnungen und Ehrungen (Auswahl) 1996 bis 2000: Romanian Government Merit Fellowship 2000 bis 2001: Romanian Government Merit Fellowship 2001: World Bank Fellowship 2007 bis 2008: IBM Ph.D. Fellowship 2008: Mark Fulk Best Student Paper Award, 21st Annual Conference on Learning Theory 2009: CMU School of Computer Science Distinguished Dissertation Award 2009: NSF CAREER Award 2011: Google Research Award. 2011: Microsoft Faculty Fellowship 2013: Georgia Power Professor of Excellence 2013: Raytheon Faculty Fellowship 2014: Sloan Research Fellowship 2015: Kavli Frontiers of Science Fellow, National Academy of Sciences 2018: Amazon Research Award 2019: Grace Murray Hopper Award, ACM 2019: AWS Machine Learning Research Award 2019: Bloomberg Data Science Research Award 2020: Cadence Design Systems Chair in Computer Science 2021: Simons Investigator in Theoretical Computer Science 2023: Fellow der Association for Computing Machinery (ACM) 2024: Outstanding student paper award, 40th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) 2025: Fellow der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
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Einzelnachweise
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