스티븐 머글턴

Stephen Muggleton
스티븐 머글턴
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스티븐 머글턴 2010
태어난 (1959-12-06) 1959년 12월 6일 (62)
모교에든버러 대학교
로 알려져 있다.
수상
과학 경력
필드
기관
논문전문지식의 귀납적 습득 (1987)
박사학위 자문위원도널드 미치[3]
웹사이트www.doc.ic.ac.uk/~shm

스티븐 H. 머글턴 FBCS, FIET, FAAAI,[4] FECCAI, FSB, FREng[5] (1959년 12월 6일생, 루이스 머글턴의 아들)는 임페리얼 칼리지 런던의 기계학습 교수 및 컴퓨터 생물정보학 연구소장이다.[2][6][7][8][9][10][11]

교육

머글턴은 에든버러 대학에서 도널드 미치가 감독하는 컴퓨터 과학 학사(1982년)와 인공지능 철학 박사(1986년)를 받았다.[12]

경력

그의 박사학위에 이어, 머글턴은 글래스고 (1987–1991년)에 있는 튜링 연구소에서 박사후 연구원으로 일하기 시작했고, 후에 옥스퍼드 대학 컴퓨팅 연구소 (OKL)에서 EPSRC 고급 연구원으로 일하면서 기계학습 그룹을 설립했다.[13]1997년에 그는 요크 대학교로, 2001년에는 임페리얼 칼리지 런던으로 옮겼다.

리서치

머글턴의 연구 관심사는[7][14] 주로 인공지능에 있다.1997-2001년 그는 요크[15] 대학에서 기계학습의 좌장을, 2001-2006년 런던 임페리얼 칼리지에서 EPSRC 컴퓨터 생물정보학 좌장을 역임했다.2013년부터는 통합 시스템 생물학 제국 대학 센터의 모델링 책임자뿐만 아니라, 승렌타/로얄 공학 연구 학회장을[16] 맡고 있다.[16]그는 귀납 논리 프로그래밍 분야의 창시자로 알려져 있다.[17][18][19][20][21]이 분야에서 그는 술어발명, 역참가, 확률적 논리 프로그램을 도입하는 이론에 기여했다.그는 또한 두스, 시골, 골렘,[22] 프로골, 메타골 시스템, 특히 생물학적 예측 작업에 중요한 역할을 했던 시스템 개발에도 기여했다.

그는 로스 D와 함께 로봇 과학자를 연구했다. 유도 논리 프로그래밍과 능동적 학습을 결합할 수 있는 킹[24].[25]그의 현재 연구는 술어 발명과 재귀 프로그램 학습을 지원하는 새로운 형태의 귀납 논리 프로그래밍인 [23]메타 해석 학습의 개발에 초점을 맞추고 있다.

참조

  1. ^ http://www.raeng.org.uk/about/fellowship/fellowslist.htm 왕립 공과대학 펠로우 목록
  2. ^ a b Stephen Muggleton 출판물: Google Stravant가 색인화한 것
  3. ^ 수학계보 프로젝트 스티븐 머글턴
  4. ^ "Elected AAAI Fellows".
  5. ^ http://www.raeng.org.uk/research/researcher/chairs/currentapp.htm 연구 의장: 왕립 공학 아카데미에서 현재와 최근 완료
  6. ^ "Professor Stephen H. Muggleton". Academic staff list. Imperial College. Retrieved 8 August 2010.
  7. ^ a b DBLP 서지학 서버의 Stephen Muggleton
  8. ^ Stephen Muggleton에게 공학과 물리과학 연구회에 의해 수여된 보조금
  9. ^ Stephen Muggleton의 출판물은 Scopus 서지학 데이터베이스에 의해 색인화되었다.(필요한 경우)
  10. ^ Srinivasan, A.; Muggleton, S.H.; Sternberg, M.J.E.; King, R.D. (1996). "Theories for mutagenicity: A study in first-order and feature-based induction". Artificial Intelligence. 85 (1–2): 277–299. doi:10.1016/0004-3702(95)00122-0. hdl:10338.dmlcz/135595.
  11. ^ ACM 디지털 라이브러리의 Stephen Muggleton 작성자 프로파일 페이지
  12. ^ Muggleton, Stephen (1987). Inductive acquisition of expert knowledge (PhD thesis). University of Edinburgh. hdl:1842/8124.
  13. ^ Muggleton, S. (1997). "Learning from positive data". Inductive Logic Programming. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1314. pp. 358–376. doi:10.1007/3-540-63494-0_65. ISBN 978-3-540-63494-2.
  14. ^ Microsoft Academic이 색인화한 Stephen Muggleton 출판물
  15. ^ Muggleton, S. (1999). "Scientific knowledge discovery using inductive logic programming". Communications of the ACM. 42 (11): 42–46. doi:10.1145/319382.319390. S2CID 1013641.
  16. ^ a b "Prof Stephen Muggleton". The Royal Institution of Great Britain. Archived from the original on 25 June 2010. Retrieved 8 August 2010.
  17. ^ Muggleton, S. (1991). "Inductive logic programming". New Generation Computing. 8 (4): 295–318. doi:10.1007/BF03037089. S2CID 5462416.
  18. ^ Muggleton S.H. "귀납적 논리 프로그래밍", Academic Press, 1992.
  19. ^ Muggleton, S. (1995). "Inverse entailment and progol". New Generation Computing. 13 (3–4): 245–286. CiteSeerX 10.1.1.31.1630. doi:10.1007/BF03037227. S2CID 12643399.
  20. ^ Muggleton, S.; De Raedt, L. (1994). "Inductive Logic Programming: Theory and methods". The Journal of Logic Programming. 19–20: 629–679. doi:10.1016/0743-1066(94)90035-3.
  21. ^ Muggleton, S.; Page, D.; Srinivasan, A. (1997). "An initial experiment into stereochemistry-based drug design using inductive logic programming". Inductive Logic Programming. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1314. p. 23. doi:10.1007/3-540-63494-0_46. ISBN 978-3-540-63494-2.
  22. ^ "Golem". AI Japanese Institute for Science. Retrieved 8 August 2010.
  23. ^ a b Muggleton, S. H.; Lin, D.; Tamaddoni-Nezhad, A. (2015). "Meta-interpretive learning of higher-order dyadic datalog: Predicate invention revisited". Machine Learning. 100: 49–73. doi:10.1007/s10994-014-5471-y.
  24. ^ King, R. D.; Whelan, K. E.; Jones, F. M.; Reiser, P. G. K.; Bryant, C. H.; Muggleton, S. H.; Kell, D. B.; Oliver, S. G. (2004). "Functional genomic hypothesis generation and experimentation by a robot scientist". Nature. 427 (6971): 247–252. Bibcode:2004Natur.427..247K. doi:10.1038/nature02236. PMID 14724639. S2CID 4428725.
  25. ^ "What computing can teach biology, and vice versa". The Economist. 12 July 2007. Retrieved 8 August 2010.(필요한 경우)