Pedro Domingos - Pedro Domingos
Pedro Domingos | |
|---|---|
| alma mater |
Universidad de California, Irvine (MS, PhD) Instituto Superior Técnico - Universidad de Lisboa (MS, Licenciado ) |
| Conocido por | El algoritmo maestro |
| Premios |
Premio a la innovación SIGKDD (2014) Beca AAAI (2010) Beca Sloan (2003) Beca Fulbright (1992-1997) |
| Carrera científica | |
| Los campos |
Inteligencia artificial Aprendizaje automático Ciencia de datos |
| Instituciones | Universidad de Washington |
| Tesis | Un enfoque unificado para el aprendizaje de conceptos (1997) |
| Asesor de doctorado | Dennis F. Kibler |
| Sitio web | hogares |
Pedro Domingos es profesor emérito de informática e ingeniería en la Universidad de Washington . Es un investigador en aprendizaje automático conocido por la red lógica de Markov que permite inferencias inciertas.
Educación
Domingos recibió una licenciatura y una maestría en ciencias del Instituto Superior Técnico (IST). Se mudó a la Universidad de California, Irvine , donde recibió una Maestría en Ciencias y luego un Doctorado .
Investigación y carrera
Después de pasar dos años como profesor asistente en IST, se unió a la Universidad de Washington como profesor asistente de informática e ingeniería en 1999 y se convirtió en profesor titular en 2012. Comenzó un grupo de investigación de aprendizaje automático en el fondo de cobertura DE Shaw & Co. en 2018, pero se fue en 2019.
En 2021, Domingo criticó la investigación y el activismo de múltiples especialistas en ética de la IA , sobre todo Timnit Gebru y Anima Anandkumar , y él mismo generó algunas críticas.
Publicaciones
- 2015: El algoritmo maestro
- 2015: (con Abram Friesen). Descomposición recursiva para optimización no convexa . Premio al trabajo distinguido IJCAI 2015 .
- 2011: (con Hoifung Poon). Redes de suma de productos: una nueva arquitectura profunda . Premio UAI 2011 Mejor Papel.
- 2009: (con Hoifung Poon). Análisis semántico no supervisado . Premio EMNLP 2009 al Mejor Trabajo.
- 2006: (con Matthew Richardson). Redes lógicas de Markov . [1]
- 2005: (con Parag Singla). Identificación de objetos con dependencias mediadas por atributos . Premio PKDD 2005 al Mejor Trabajo.
- 1999: MetaCost: un método general para hacer que los clasificadores sean sensibles a los costos . Premio SIGKDD 1999 al Mejor Trabajo por Investigación Fundamental.
- 1998: Las dos navajas de Occam: la afilada y la roma . Premio SIGKDD 1998 al Mejor Trabajo de Investigación Fundamental.
Premios y honores
- 2014: Premio a la innovación ACM SIGKDD . por su investigación fundamental en análisis de flujo de datos, clasificación sensible a los costos, aprendizaje contradictorio y redes lógicas de Markov, así como aplicaciones en marketing viral e integración de información.
- 2010: Elegido una Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI) Fellow . Por contribuciones significativas al campo del aprendizaje automático y a la unificación de la lógica y la probabilidad de primer orden.
- 2003: Beca Sloan
- 1992-1997: Beca Fulbright