Michael Kearns (bilgisayar bilimci)

Michael Kearns, Amerikalı bilgisayar bilimcisi, profesör ve Pensilvanya Üniversitesinde Ulusal Merkez Başkanı, üniversitenin Ağ ve Sosyal Sistemler Mühendisliği Programı'nın (NETS) kurucu direktörü, Warren Ağ ve Veri Bilimleri Merkezi'nin kurucu direktörüdür. Ayrıca üniversitenin Wharton Okulu'nda ve Ekonomi bölümünde ikincil görevleri mevcuttur. Hesaplamalı öğrenme teorisi ve algoritmik oyun teorisinde önde gelen bir araştırmacıdır. Makine öğrenimi, yapay zeka, hesaplamalı finans, algoritmik ticaret, hesaplamalı sosyal bilimler ve sosyal ağlar ile ilgilenmektedir. Daha önce Morgan Stanley'nin Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi ekibinde Danışmanlık ve Araştırma işlevini yönetmiştir. Şu anda Amazon Web Services bünyesinde bir Amazon Uzmanıdır.
Biyografi
Kearns akademik özellikteki bir ailede dünyaya geldi. Babası David R. Kearns, 1969'da Guggenheim Fellowship'i kazanmış California Üniversitesi, San Diego'da kimya alanında Fahri Profesördür ve amcası Thomas R. Kearns, Amherst College'da Felsefe ve Hukuk, Hukuk ve Sosyal Düşünce alanlarında Fahri Profesördür. Babasının büyükbabası Clyde W. Kearns böcek ilacı toksikolojisinde öncü ve Illinois Üniversitesi UrbanaChampaign'de Entomoloji alanında profesördü. Anne tarafından dedesi Chen Shou-Yi (18991978) Guangzhou, Çin'de doğmuştu ve Pomona Koleji'nde tarih ve edebiyat alanında profesördü.
Kearns lisans derecesini Berkeley'deki California Üniversitesinde matematik ve bilgisayar bilimleri alanında 1985'te ve Ph. D. derecesini Turing ödüllü Leslie Valiant'ın gözetiminde 1989'da Harvard Üniversitesinden bilgisayar bilimi alanında almıştır. Doktora tezi; daha sonra 1990'da ACM Doktora Tezi Ödül Serisinin bir parçası olarak MIT press tarafından yayınlanan The Computational Complexity of Machine Learning idi. 1991 yılında AT&T Bell Labs'a katılmadan önce, Ronald Rivest'in ev sahipliğinde MIT'de Bilgisayar Bilimleri Laboratuvarı'nda ve UC Berkeley'de Richard M. Karp'ın ev sahipliğinde Uluslararası Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'nde (ICSI) doktora sonrası pozisyonlarında çalıştı. Bahsedilen her iki isim de Turing Ödülü sahibidir.
Kearns şu anda Pennsylvania Üniversitesi'nde profesör ve Ulusal Merkez Başkanıdır. Wharton Okulu'ndaki Bilgisayar ve Bilişim Bilimi Bölümü ile İstatistik ve Operasyonlar ve Bilgi Yönetimi Bölümünü yönetmektedir. 2002'de Pennsylvania Üniversitesi'ne katılmadan önce, Michael L. Littman, David A. McAllester ve Richard S. Sutton gibi meslektaşlarıyla AI departmanı başkanlığı dahil olmak üzere AT&T Labs ve Bell Labs'da on yıl (19912001) geçirdi. Burada Güvenli Sistemler Araştırma departmanı ve Michael Collins ve Fernando Pereira gibi üyelerle Makine Öğrenimi departmanında görev aldı. Algoritmalar ve Teorik Bilgisayar Bilimlerinde diğer AT&T Labs meslektaşları arasında Yoav Freund, Ronald Graham, Mehryar Mohri, Robert Schapire ve Peter Shor'un yanı sıra Sebastian Seung, Yann LeCun, Corinna Cortes ve Vladimir Vapnik (VC boyutundaki V) yer almaktadır.
Kearns, makine öğrenimine katkılarından dolayı Association for Computing Machinery (2014) üyesi ve Amerikan Sanat ve Bilim Akademisi üyesi (2012) seçildi.
Eski yüksek lisans öğrencileri ve doktora sonrası ziyaretçileri arasında Ryan W. Porter ve John Langford bulunmaktadır.
Onurlar ve ödüller
2021, ABD Ulusal Bilimler Akademisi üyesi
2014, ACM Üyesi
Makine öğrenimi, yapay zeka ve algoritmik oyun teorisi ve hesaplamalı sosyal bilime katkılarından dolayı.
2012, Amerikan Sanat ve Bilim Akademisi Üyesi
Seçilmiş çalışmaları
2019. Etik Algoritma: Sosyal Farkındalığa Sahip Algoritma Tasarım Bilimi. (Aaron Roth'la birlikte). Oxford Üniversitesi Yayınları.
1994. Hesaplamalı öğrenme teorisine giriş. (Umesh Vazirani ile birlikte). MİT press.
Hesaplamalı öğrenme teorisi derslerinde ders kitabı olarak yaygın şekilde kullanılır.
1990. Makine öğreniminin hesaplama karmaşıklığı. MİT press.
1989 yılında yaptığı doktora tezine göre;
ACM Doktora Tezi Ödül Serisi, 1990
1989. Boole formüllerini ve sonlu otomatları öğrenmede kriptografik sınırlamalar. (Leslie Valiant ile birlikte) Hesaplama Teorisi konulu yirmi birinci yıllık ACM sempozyumunun bildirileri (STOC'89).
Açık soru: zayıf öğrenilebilirlik, güçlü öğrenilebilirliğe eşdeğer midir? ;
Boost algoritmalarının kökeni;
Makine öğreniminde önemli yayın.