Er befasst sich mit Maschinenlernen, Entwurf von Mechanismen, Lerntheorie, algorithmischer Spieltheorie, algorithmischer Fairness, KI-Planung (Graphplan mit Merrick Furst), Sicherheit von Datenbanken und Algorithmen und deren Analyse (nicht-worst-case).
mit Ron Rivest: Training a 3-node neural network is NP-complete, Neural Networks, Band 5, 1992, S. 117–127
mit P. Langley: Selection of relevant features and examples in machine learning, Artificial Intelligence, Band 97, 1997, S. 245–271
mit M. L. Furst: Fast planning through planning graph analysis, Artificial Intelligence, Band 90, 1997, S. 281–300
mit T. Mitchell: Combining labeled and unlabeled data with co-training, Proc. 11th Annualt Conf.Comput. Learning, 1998
mit S. Chawla: Learning from labeled and unlabeled data using graph mincuts, Carnegie Mellon University 2001
mit A. Kalai, H. Wasserman: Noise-tolerant learning, the parity problem, and the statistical query model, Journal of the ACM, Band 50, 2003, S. 506–519
mit N. Bansal, S. Chawla: Correlation clustering, Machine Learning, Band 56, 2004, S. 89–113
mit Cynthia Dwork, Frank McSherry, Kobbi Nissim: Practical privacy: the SuLQ framework, Proc. 24th ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, 2005, S. 128–138
mit K. Ligett, A. Roth: A learning theory approach to noninteractive database privacy, Journal of the ACM, Band 60, 2013, S. 1–25