Джефф Уэбб
 | Судя по всему, основной автор этой статьи тесно связан с ее предметом. ( Август 2024 г. ) |
Джеффри И. Уэбб | |
|---|---|
| Гражданство | Австралия |
| Награды | Первая премия «Эврика» за выдающиеся достижения в области науки о данных, 2017 г. Сотрудник IEEE Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных, 10-летняя премия за высший результат, 2023 г. Премия за выдающийся вклад в исследования Тихоокеанско-Азиатской конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, 2022 г. Премия Австралийского компьютерного общества «Исследователь года в области ИКТ 2016» Премия Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных за выдающиеся услуги, 2013 г. Премия Австралийского исследовательского совета выдающемуся исследователю, 2014 г. |
| Научная карьера | |
| Поля | Наука о данных Информатика Искусственный интеллект Машинное обучение Вычислительная биология |
| Учреждения | Университета Монаша Кафедра наук о данных и искусственного интеллекта |
| Известные студенты | Инь Ян Цзяннин Сун Чанг Вэй Тан |
Джеффри И. Уэбб (также известный как Джефф Уэбб ) — профессор кафедры науки о данных и искусственного интеллекта в Университете Монаша , основатель и директор компании по разработке программного обеспечения для интеллектуального анализа данных и консалтинговой компании GI Webb and Associates. [ 1 ] и бывший главный редактор журнала Data Mining and Knowledge Discovery . [ 2 ] До поступления в Университет Монаша он работал на факультете в Университете Гриффита с 1986 по 1988 год, а затем в Университете Дикина с 1988 по 2002 год.
Уэбб опубликовал более 300 научных работ в области машинного обучения , науки о данных , интеллектуального анализа данных , анализа данных , анализа временных рядов , больших данных , биоинформатики и моделирования пользователей. [ 3 ] Он является редактором Энциклопедии машинного обучения. [ 4 ]
Уэбб создал алгоритм машинного обучения усредненных оценок одной зависимости (AODE). [ 5 ] и его обобщение. Оценщики усредненной N-зависимости (ANDE) [ 6 ] и много работал над изучением статистически обоснованных ассоциативных правил . [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] Его ранние работы включали пропаганду использования машинного обучения для создания пользовательских моделей «черного ящика»; [ 11 ] интерактивное машинное обучение; [ 12 ] [ 13 ] прививка дерева решений; [ 14 ] и один из первых подходов к изучению правил ассоциации с использованием минимальной поддержки и уверенности для поиска правил для первого ассоциативного классификатора , FBM. [ 15 ] Он разработал множество новых подходов к классификации временных рядов. [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] Он работал над различными проблемами, в том числе концептуальный дрейф , [ 19 ] масштабируемое обучение графическим моделям , [ 20 ] человек в цикле машинного обучения , [ 21 ] вычислительная биология белков. [ 22 ]
Награды Уэбба включают первую премию Эврика за выдающиеся достижения в области науки о данных, 2017 г., [ 23 ] Член IEEE, [ 24 ] 10-летняя награда Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных за высший уровень воздействия, 2023 г., [ 25 ] Премия Тихоокеанско-Азиатской конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных за выдающийся вклад в исследования, 2022 г., [ 26 ] Премия Австралийского компьютерного общества «Исследователь года в области ИКТ» 2016 г., [ 27 ] Премия Международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных за выдающиеся услуги, 2013 г. [ 28 ] Премия Австралийского исследовательского совета за выдающийся исследователь, 2014 г. [ 29 ] и несколько грантов Австралийского исследовательского совета на открытия. [ 30 ] Он был трижды признан австралийским журналом Research Magazine ведущим исследователем биоинформатики и вычислительной биологии Австралии. [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] а также ведущий австралийский исследователь в области интеллектуального анализа и анализа данных. [ 34 ]
Уэбб является одним из основателей редакционно-консультативного совета журнала «Статистический анализ и интеллектуальный анализ данных». [ 35 ] Он входил в редакционные советы журналов Machine Learning, ACM Transactions on Knowledge Discovery in Data, User Modelling и User Modeling. Адаптированное взаимодействие, а также системы знаний и информации.
Уэбб был избран в Исполнительный комитет ACM по раскрытию знаний и интеллектуальному анализу данных в 2017 году. [ 36 ]
Внешние ссылки
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ "Дж. И. Уэбб и партнеры"
- ^ "Журнал интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний" Проверено 20 октября 2013 г.
- ^ Публикации Джеффа Уэбба, индексируемые Google Scholar.
- ^ "Энциклопедия машинного обучения"
- ^ Уэбб, Джеффри; Дж. Боутон; З. Ван (2005). «Не такой уж наивный Байес: агрегирование оценщиков с одной зависимостью». Машинное обучение . 58 (1): 5–24. CiteSeerX 10.1.1.3.7847 . дои : 10.1007/s10994-005-4258-6 . S2CID 13148847 .
- ^ Уэбб, Джеффри; Дж. Боутон; Ф. Чжэн; К.М. Тинг; Х. Салем (2012). «Обучение путем экстраполяции от маргинальных к полностью многомерным распределениям вероятностей: все более наивная байесовская классификация» . Машинное обучение . 86 (2): 233–272. дои : 10.1007/s10994-011-5263-6 .
- ^ Уэбб, Джеффри (2007). «Обнаружение важных закономерностей» . Машинное обучение . 68 (1): 1–33. дои : 10.1007/s10994-007-5006-x .
- ^ Уэбб, Джеффри (2008). «Многоуровневые критические значения: мощный подход прямой корректировки к обнаружению значимых закономерностей» . Машинное обучение . 71 (2–3): 307–323. дои : 10.1007/s10994-008-5046-x .
- ^ Уэбб, Джеффри (2010). «Самостоятельные наборы предметов: подход к выявлению потенциально интересных ассоциаций между предметами». Транзакции по извлечению знаний из данных . 4 : 3:1–3:20. дои : 10.1145/1644873.1644876 . S2CID 774593 .
- ^ Уэбб, Джеффри (2011). «Обнаружение ассоциации Filtered-top-k». WIREs Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний . 1 (3): 183–192. CiteSeerX 10.1.1.228.2541 . дои : 10.1002/widm.28 . S2CID 14839879 .
- ^ Уэбб, Джеффри; М. Кузьмич (1996). «Моделирование на основе функций: методология создания последовательных, непротиворечивых, динамически изменяющихся моделей компетенций агентов». Пользовательское моделирование и взаимодействие с пользователем . 5 (2): 117–150. дои : 10.1007/BF01099758 . S2CID 12003265 .
- ^ Уэбб, Джеффри (1996). «Интеграция машинного обучения с приобретением знаний посредством прямого взаимодействия с экспертами в предметной области». Системы, основанные на знаниях . 9 (4): 253–266. CiteSeerX 10.1.1.228.3037 . дои : 10.1016/0950-7051(96)01033-7 .
- ^ Уэбб, Джеффри; Дж. Уэллс; З. Чжэн (1999). «Экспериментальная оценка интеграции машинного обучения с приобретением знаний» . Машинное обучение . 35 (1): 5–14. дои : 10.1023/А:1007504102006 .
- ^ Уэбб, Джеффри (1996). «Дальнейшие экспериментальные доказательства против полезности бритвы Оккама» . Журнал исследований искусственного интеллекта . 4 : 397–417. дои : 10.1613/jair.228 . S2CID 6088084 .
- ^ Уэбб, Джеффри (1989). «Подход машинного обучения к моделированию учащихся» (PDF) . Материалы Третьей австралийской совместной конференции по искусственному интеллекту (AI 89) . стр. 195–205.
- ^ Демпстер, Ангус; Ф. Петижан; Дж. Уэбб (2020). «РАКЕТА: исключительно быстрая и точная классификация временных рядов с использованием случайных сверточных ядер». Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний . 34 (5): 1454–1495. arXiv : 1910.13051 . дои : 10.1007/s10618-020-00701-z . S2CID 204949593 .
- ^ Фаваз, Хасан; Б. Лукас; Г. Форестье; К. Пеллетье; Д. Шмидт; Дж. Вебер; Г. Уэбб; Л. Идумгар; П. Мюллер; Ф. Петижан (2020). «InceptionTime: поиск AlexNet для классификации временных рядов». Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний . 34 (5): 1936–1962. arXiv : 1909.04939 . дои : 10.1007/s10618-020-00710-y . S2CID 202572652 .
- ^ Шифаз, Ахмед; К. Пеллетье; Ф. Петижан; Дж. Уэбб (2020). «TS-CHIEF: масштабируемый и точный лесной алгоритм для классификации временных рядов». Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний . 34 (3): 742–775. arXiv : 1906.10329 . дои : 10.1007/s10618-020-00679-8 . S2CID 195584256 .
- ^ «Дрейф концепции: обучение на нестационарных распределениях»
- ^ «Масштабируемое графическое моделирование»
- ^ «Интерактивное машинное обучение и анализ данных»
- ^ "Вычислительная биология"
- ^ "Победители премии Эврика 2017"
- ^ "Стипендиаты IEEE 2015"
- ^ "Награды IEEE за интеллектуальный анализ данных"
- ^ "Награды ПАКДД 2022"
- ^ Победители премии ACS Digital Disruptors Awards 2016
- ^ « Награды IEEE за интеллектуальный анализ данных » . Архивировано из оригинала 18 августа 2017 года . Проверено 20 октября 2013 г.
- ^ Результаты финансирования Discovery Projects для проектов, начинающихся в 2014 году.
- ^ « Результаты финансирования Discovery Projects » . Архивировано из оригинала 23 октября 2013 года . Проверено 20 октября 2013 г.
- ^ «Глубокое погружение в исследование» . № 2021. Австралиец. 10 ноября 2021 г. Проверено 10 ноября 2022 г.
- ^ «Наши ведущие исследователи в области инженерии и информатики» . № 2023. Австралиец. 9 ноября 2022 г. Проверено 10 ноября 2022 г.
- ^ «Лидеры австралийских исследований в области инженерии и информатики» . № 2024. Австралиец. 21 ноября 2023 г. Проверено 21 ноября 2023 г.
- ^ «Лидеры австралийских исследований в области инженерии и информатики» . № 2024. Австралиец. 21 ноября 2023 г. Проверено 21 ноября 2023 г.
- ^ Редакционная коллегия статистического анализа и интеллектуального анализа данных
- ^ О SIGKDD
| Международный | |
|---|---|
| Национальный | |
| академики | |
| Другой | |
