Machine Learning: From Theory to Applications

Ronald L. Rivest ist Professor für Elektrotechnik und Informatik am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, Massachusetts, USA. Er arbeitet im Labor für Informatik und Künstliche Intelligenz (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL) und ist unter anderem Gründer der Gruppe Kryptographie und Informationssicherheit (Cryptography and Information Security Group). Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf Kryptographie, Computer- und Netzwerksicherheit, elektronischer Abstimmung/Wahl und Algorithmen. Er ist ferner Mitbegründer der RSA Security Inc., einer weltweit agierenden Firma im Bereich Schutz von Online-Identitäten und digitalen Vermögenswerten sowie von Peppercoin, einem Anbieter von Finanzdienstleistungen.

Strategic directions in machine learning.- Training a 3-node neural network is NP-complete.- Cryptographic limitations on learning Boolean formulae and finite automata.- Inference of finite automata using homing sequences.- Adaptive search by learning from incomplete explanations of failures.- Learning of rules for fault diagnosis in power supply networks.- Cross references are features.- The schema mechanism.- L-ATMS: A tight integration of EBL and the ATMS.- Massively parallel symbolic induction of protein structure/function relationships.- Task decomposition through competition in a modular connectionist architecture: The what and where vision tasks.- Phoneme discrimination using connectionist networks.- Behavior-based learning to control IR oven heating: Preliminary investigations.- Trellis codes, receptive fields, and fault tolerant, self-repairing neural networks.