Michael I. Jordan

リーマン勾配降下法とそれが複雑なゲームシナリオでの応用に関する研究。

科学研究におけるインセンティブが統計的手法にどう影響するかを調査する。

エージェントとプリンシパルがパフォーマンス指標について情報をどう共有するかを調べる。

社会的イニシアティブにおける多様な成果を効果的に測定する方法を詳しく見ていく。

新しいフレームワークが機械学習の公平性の対立をうまく解決する。

グループ学習環境におけるデータ品質の課題に対処する。