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Thomas G. Dietterich 的研究贡献包括纠错输出编码在多类分类中的应用、多实例问题的形式化、分层强化学习的 MAXQ 框架以及将非参数回归树集成到概率图模型中的方法的开发（包括条件随机场和潜在变量模型） 。 其著作包括《人工智能手册》第 XIV 章（学习和归纳推理）、《机器学习阅读》一书（与 Jude Shavlik 合编）以及有名的评论文章《机器学习研究：机器学习中的四个方向和集成方法》 。 Thomas G. Dietterich 还入选了 ACM Fellow、AAAI Fellow 和 AAAS Fellow 。
在大会上 ， AAAI 还公布了其他一些奖项的结果 。 AAAI Squirrel AI Award 旨在表彰人工智能技术推动人类生活、社会进步的研究者 ， 奖金高达 100 万美元 ， 以及参加会议的差旅费用 。 今年该奖颁发给了杜克大学的可解释机器学习研究者 Cynthia Rudin 教授 。
参考内容：
https://aaai.org/Conferences/AAAI-22/invited-speakers/