WikiDer > Ричард Неаполитанец

Richard Neapolitan
Ричард Неаполитанец
Richardneapolitan.jpg
Родившийся
Ричард Юджин Неаполитанец

Бервин, Иллинойс
Умер29 января 2020 г.
ОбразованиеУниверситет Иллинойса (BS)
Иллинойсский технологический институт (РС, кандидат наук)
Научная карьера
Поляматематика
Информатика

Ричард Юджин Неаполитанец был американским ученым. Неаполитанец наиболее известен своей ролью в установлении использования теория вероятности в искусственный интеллект и в развитии отрасли Байесовские сети.[1]

биография

Неаполитанец вырос в 1950-1960-х годах в Вестчестер, Иллинойс, который является западным пригородом Чикаго. Он получил степень доктора философии. по математике из Иллинойсский технологический институт.[2] Неаполитанец отмечает, что он не смог получить академическую должность после получения степени доктора философии из-за перенасыщения математиками и рецессии 1970-х годов, поэтому он работал моделью и занимал различные должности, связанные с информатикой.[1] Последний опыт позволил ему получить должность преподавателя на кафедре компьютерных наук Северо-восточный университет Иллинойса (NEIU) в 1980 году.[3] Он проработал большую часть своей академической карьеры в NEIU, в том числе стал заведующим кафедрой компьютерных наук в 2002 году.[4]

Исследование

В 1980-х годах исследователи из наука о мышлении (например., Жемчужина Иудеи), Информатика (например., Питер С. Чизман и Лотфи Заде), анализ решений (например, Росс Шахтер), медицина (например, Дэвид Хекерман и Грегори Купер), математике и статистике (например, неаполитанский, Тод Левитт, и Дэвид Шпигельхальтер) и философия (например, Генри Кибург) встретились на недавно созданном семинаре по неопределенности в искусственном интеллекте, чтобы обсудить, как лучше всего выполнять неопределенный вывод в искусственном интеллекте. Неаполитанец представил экспозицию по использованию классического подхода к вероятности по сравнению с байесовским подходом в искусственном интеллекте на семинаре 1988 года.[5]. Более обширный философский трактат о разнице между двумя подходами и применении вероятности к искусственному интеллекту появился в его тексте 1989 года. Вероятностные рассуждения в экспертных системах: теория и алгоритмы[6].

Тесно связанный с проблемой представления неопределенности в искусственном интеллекте, исследователи на семинаре по неопределенности в искусственном интеллекте разработали и обсудили графические модели, которые могут представлять большие совместные распределения вероятностей. Неаполитанец сформулировал эти усилия в связном поле текста. Вероятностные рассуждения в экспертных системах: теория и алгоритмы.[6]. Текст определяет причинную (байесовскую) сеть и доказывает теорему, показывающую, что ориентированный ациклический граф и дискретное распределение вероятностей вместе составляют байесовскую сеть тогда и только тогда, когда равна произведению его условных распределений в . Текст также включает методы для выполнения логических выводов в байесовских сетях и обсуждение диаграмм влияния, которые представляют собой байесовские сети, дополненные узлами принятия решений и узлами значений. С тех пор многие приложения ИИ были разработаны с использованием байесовских сетей и диаграмм влияния.[7]

Неаполитанец в 1980 году

Неаполитанские «Вероятностные рассуждения в экспертных системах»[6] и Жемчужина Иудеи"Вероятностное мышление в интеллектуальных системах"[8] широко признаны как формализующие область байесовских сетей, как видно из работ Евгений Чарняк, который в 1991 году отметил оба текста как источник для алгоритмов вывода байесовской сети;[9] П.В. Джонс, написавший обзор "Вероятностное мышление в экспертных системах" в 1992 г .;[10] Купер и Херсковиц, которые приписывают тексту Неаполита и тексту Перла формализацию теории сетей убеждений в своей статье 1992 года, в которой был разработан основанный на счетах метод изучения байесовских сетей на основе данных;[11] и Саймон Парсонс, который в 1995 году сравнил эти два текста и обсудил их роль в создании области вероятностных сетей.[12] Совсем недавно, в 2008 году, Дон Холмс обсудила карьеру неаполитанца и вклад его первого текста.[1]

В 1990-х годах исследователи стремились разработать методы, позволяющие изучать байесовские сети на основе данных. Неаполитанец ассимилировал эти усилия в тексте 2003 года. Изучение байесовских сетей,[7] это первая книга, посвященная изучению байесовских сетей. Другие книги о байесовских сетях, написанные неаполитанцами, включают: Вероятностные методы финансовой и маркетинговой информатики[13], который применяет байесовские сети к проблемам в финансах и маркетинге; и Вероятностные методы в биоинформатике,[14] который применяет байесовские сети к проблемам биологии. Неаполитанец также написал Основы алгоритмов[15] и (с Ся Цзян) Искусственный интеллект: введение в машинное обучение.[16]

Рекомендации

  1. ^ а б c Холмс, Рассвет (2008). "Интервью с Ричардом Неаполитанцем" (PDF). Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  2. ^ Ричард Неаполитанец на Проект "Математическая генеалогия"
  3. ^ Ежегодник Северо-Восточного университета Иллинойса за 1981 год. Чикаго, Иллинойс: Университет Северо-Восточного Иллинойса. 1981 г.
  4. ^ "Северо-восточный университет Иллинойса 2002-2003 Академический каталог" (PDF).
  5. ^ Левитт, Тодд (1988). «Отчет семинара: Неопределенность в искусственном интеллекте» (PDF). Журнал AI. 9 (4). Дои:10.1609 / aimag.v9i4.957. S2CID 2867172.
  6. ^ а б c Неаполитанец, Ричард (1989). Вероятностные рассуждения в экспертных системах: теория и алгоритмы. Вайли. ISBN 978-0471618409.
  7. ^ а б Неаполитанский, Ричард (2003). Изучение байесовских сетей. Прентис Холл. ISBN 978-0130125347.
  8. ^ Перл, Иудея (1988). Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах. Морган Кауфманн. ISBN 978-1558604797.
  9. ^ Чарняк, Евгений (1991). «Байесовские сети без слез» (PDF). Журнал AI: 57.
  10. ^ Джонс, П.В. (1992). «Обзор вероятностных рассуждений в экспертных системах, теории и алгоритмах». Технометрика. 32 (1). Дои:10.1080/00401706.1992.10485240 (неактивно 10.11.2020).CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на ноябрь 2020 г. (связь)
  11. ^ Купер, Грегори; Херсковиц, Эдвард (1992). «Байесовский метод индукции вероятностных сетей из данных» (PDF). Машинное обучение. 9 (4): 309–347. Дои:10.1007 / BF00994110.
  12. ^ Парсонс, Саймон (1995). «Обзор» вероятностных рассуждений в экспертных системах - теория и алгоритмы."" (PDF). Дои:10.2307/1269559. JSTOR 1269559. S2CID 5473785. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  13. ^ Неаполитанец, Ричард; Цзян, Ся (2007). Вероятностные методы финансовой и маркетинговой информатики. Сан-Франциско, Калифорния: Морган Кауфманн. ISBN 978-0-12-370477-1.
  14. ^ Неаполитанский, Ричард (2009). Вероятностные методы в биоинформатике. Сан-Франциско, Калифорния: Морган Кауфманн. ISBN 978-0-12-370476-4.
  15. ^ Неаполитанский, Ричард (2015). Основы алгоритмов. Берлингтон, Массачусетс: Джонс и Бартлетт. ISBN 978-1-284-04919-0.
  16. ^ Неаполитанец, Ричард; Цзян, Ся (2018). Искусственный интеллект: введение в машинное обучение. Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN 9781138502383.