Robert Holte

Les recherches du professeur Holte visent à développer une compréhension scientifique et des algorithmes améliorés dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche heuristique.

Un algorithme d'apprentissage automatique utilise des données de formation, ou l'expérience passée, pour améliorer ses performances dans une tâche spécifique. Ses deux contributions les plus importantes à l'apprentissage automatique sont le système 1R (OneR) et les courbes de coût. Le système 1R est un système extrêmement simple, qui effectue des classifications sur la base d'une seule caractéristique. Souvent, il est étonnamment précis. Il a été cité plus de 2 500 fois dans des travaux de recherche issus de nombreux domaines d'étude, soit comme classificateur, soit comme méthode de sélection des caractéristiques. Les courbes de coût sont utilisées pour évaluer et comparer les classificateurs binaires lorsque les coûts de classification erronée sont inégaux ou que l'une des classes est beaucoup plus rare que l'autre. Cette méthode est supérieure à toute autre et, comme la méthode 1R, elle est devenue un outil utile dans de nombreux domaines d'étude.

Un algorithme de recherche heuristique est une méthode rapide pour trouver les chemins optimaux entre deux nœuds d'un graphe. Par exemple, si le graphe est une carte routière, un algorithme de recherche heuristique peut être utilisé pour trouver rapidement le chemin le plus court entre votre position actuelle et une destination particulière. La recherche heuristique est plus rapide que les méthodes standard car elle utilise une estimation de la distance au but, appelée fonction heuristique. Ses deux principales contributions dans ce domaine sont (a) la conception de méthodes permettant de créer automatiquement des fonctions heuristiques et (b) la recherche bidirectionnelle. Il a exploré de nombreuses approches pour réaliser le point a) : l'apprentissage automatique et l'abstraction - qui consiste à cartographier l'espace de recherche dans un espace de recherche abstrait, puis à utiliser les distances réelles dans l'espace abstrait comme estimations des distances dans l'espace de recherche original. En ce qui concerne (b), il a réalisé une analyse théorique substantielle pour faire progresser notre compréhension de la recherche bidirectionnelle, et a développé l'algorithme MM, dont les recherches avant et arrière sont garanties pour se "rencontrer au milieu", une propriété qui a échappé aux chercheurs pendant 50 ans.

Outre ces résultats de recherche impressionnants, il a également été pendant de nombreuses années le rédacteur en chef de "Machine Learning", qui était alors incontestablement la meilleure revue dans ce domaine. Il a également été l'un des fondateurs de l'Alberta Machine Intelligence Institute, qui est l'un des principaux centres d'intelligence artificielle au monde.