Stephen Muggleton - Stephen Muggleton
Stephen Muggleton | |
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Nascer | 6 de dezembro de 1959 |
Alma mater | Universidade de Edimburgo |
Conhecido por | |
Prêmios | |
Carreira científica | |
Campos | |
Instituições | |
Tese | Aquisição indutiva de conhecimento especializado (1987) |
Orientador de doutorado | Donald Michie |
Local na rede Internet | www |
Stephen H. Muggleton FBCS , FIET , FAAAI , FECCAI , FSB , FREng (nascido em 6 de dezembro de 1959, filho de Louis Muggleton ) é Professor de Aprendizado de Máquina e Chefe do Laboratório de Bioinformática Computacional no Imperial College London .
Educação
Muggleton recebeu seu diploma de Bacharel em Ciência da Computação (1982) e Doutor em Filosofia em Inteligência Artificial (1986) supervisionado por Donald Michie na Universidade de Edimburgo .
Carreira
Após seu PhD, Muggleton passou a trabalhar como pós - doutorado associado no Turing Institute em Glasgow (1987-1991) e mais tarde como EPSRC Advanced Research Fellow no Oxford University Computing Laboratory (OUCL) (1992-1997), onde fundou a Máquina Grupo de Aprendizagem . Em 1997 mudou-se para a Universidade de York e em 2001 para o Imperial College London .
Pesquisar
Os interesses de pesquisa de Muggleton são principalmente em Inteligência artificial . De 1997 a 2001, ele ocupou a cadeira de Aprendizado de Máquina na University of York e de 2001 a 2006 a Cátedra EPSRC de Bioinformática Computacional no Imperial College em Londres. Desde 2013, ele detém a Syngenta / Royal Academy of Engineering Research Chair, bem como o cargo de Diretor de Modelagem do Imperial College Center for Integrated Systems Biology . Ele é conhecido por fundar o campo da programação lógica indutiva . Neste campo, ele fez contribuições para a teoria introduzindo a invenção de predicados, vinculação inversa e programas de lógica estocástica . Ele também desempenhou um papel no desenvolvimento de sistemas, onde foi fundamental nos sistemas Duce, Cigol, Golem, Progol e Metagol e aplicações - especialmente tarefas de previsão biológica.
Ele trabalhou em um Robô Cientista junto com Ross D. King que é capaz de combinar a Programação de Lógica Indutiva com o aprendizado ativo . Seu trabalho atual concentra-se no desenvolvimento da Aprendizagem Meta-Interpretativa, uma nova forma de Programação Lógica Indutiva que apóia a invenção de predicados e a aprendizagem de programas recursivos.
Referências
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