凯瑟琳·米. 金奈尔德
Clare Boothe Luce计算机科学和统计学助理教授 & 数据科学
传记
凯瑟琳·米. 金奈尔德是一名研究机器学习交叉领域的计算研究员, 数学与文化分析. 她工作背后的核心驱动力是在统计数据之间建立和支持真正的桥梁, 数学, 机器学习与音乐信息检索, 还有其他学科，比如生物学, 人机交互与文学. 她的研究项目建立了一种比较高维序列数据的方法，可以广泛应用于一系列领域的许多问题, 比如比较音乐歌曲.
金奈尔德工作的核心是为顺序数据流创建一个与领域无关的低维表示, 它允许对主观对象(如音乐录音)进行客观比较. 金奈尔德还致力于支持社区，以便所有对计算机科学感兴趣的人, 鼓励学习统计学和数学, 支持和鼓舞. 她参与组织了2013年女性机器学习研讨会(WIML)。, 与世界上最大的机器学习会议位于同一地点, 神经信息处理系统, 她曾担任WiML执行董事会成员, 包括一个总统任期. 金纳德也是2018年第一届女性音乐信息检索(WiMIR)研讨会的共同组织者.