Vladimír Vapnik - Vladimir Vapnik

Vladimír N. Vapnik
narozený (1936-12-06) 6. prosince 1936 (věk 84)
Sovětský svaz
Alma materÚstav řídících věd, Ruská akademie věd
Uzbecká státní univerzita
Známý jakoVapnik – Chervonenkisova teorie
Dimenze Vapnik – Chervonenkis
Podpůrný vektorový stroj
Algoritmus shlukování vektoru podpory
Statistická teorie učení
Minimalizace strukturálních rizik
OceněníKolmogorovova medaile (2018)
Medaile IEEE Johna von Neumanna (2017)
Kampé de Fériet Award (2014)
C&C Prize (2013)
Medaile Benjamina Franklina (2012)
Cena IEEE Franka Rosenblatta (2012)
Pioneer Award IEEE Neural Networks (2010)
Paris Kanellakis Award (2008)
Člen USA National Academy of Engineering (2006)
Gabor Award, International Neural Network Society (2005)
Cena Alexandra Humboldta za výzkum (2003)
Vědecká kariéra
PoleStrojové učení
Statistika
InstituceVýzkum umělé inteligence na Facebooku
Vencore Labs
NEC Laboratories America
Oddělení pro výzkum adaptivních systémů, AT&T Bell Laboratories
Royal Holloway, University of London
Columbia University
Doktorský poradceAlexander Lerner

Vladimír Naumovič Vapnik (ruština: Владимир Наумович Вапник; (narozen 6. prosince 1936) je jedním z hlavních vývojářů Vapnik – Chervonenkisova teorie z statistické učení,[1] a spoluautor vynálezu podpůrný vektorový stroj metoda a algoritmus shlukování podpůrných vektorů.[2]

raný život a vzdělávání

Vladimir Vapnik se narodil a židovský rodina[3] v Sovětský svaz. Získal magisterský titul z matematiky na Uzbecká státní univerzita, Samarkand, Uzbecká SSR v roce 1958 a Ph.D v statistika na Ústavu kontrolních věd, Moskva v roce 1964. V tomto ústavu pracoval od roku 1961 do roku 1990 a stal se vedoucím oddělení výzkumu výpočetní techniky.[4]

Akademická kariéra

Na konci roku 1990 se Vladimír Vapnik přestěhoval do USA a připojil se k oddělení výzkumu adaptivních systémů v AT&T Bell Labs v Holmdel, New Jersey. Zatímco v AT&T, Vapnik a jeho kolegové pracovali na podpůrný vektorový stroj. Prokázali svou výkonnost u řady problémů, které jsou pro ni zajímavé strojové učení komunita, včetně rozpoznávání rukopisu. Tato skupina se později stala Oddělení výzkumu zpracování obrazu v Laboratoře AT&T když se AT&T roztočilo Lucent Technologies v roce 1996. V roce 2000 Vapnik a expert na neuronové sítě, Hava Siegelmann vyvinuli podporu-vektorové klastrování, které algoritmu umožnilo kategorizovat vstupy bez štítků - a stalo se jednou z nejběžněji používaných aplikací pro shlukování dat. Vapnik opustil AT&T v roce 2002 a připojil se NEC Laboratoře v Princeton, New Jersey, kde pracoval ve skupině Machine Learning. Je také profesorem informatiky a statistiky na Royal Holloway, University of London od roku 1995, jakož i místo profesora informatiky na Columbia University, New York City od roku 2003.[5] V únoru 2017 má h-index z 115 a celkově byly jeho publikace citovány téměř 180 000krát.[6] Samotná jeho kniha „Statistická teorie učení“ byla citována téměř 60 000krát.

25. listopadu 2014 se Vapnik připojil Facebook AI Research[7], kde pracuje po boku svých dlouholetých spolupracovníků Jasona Westona, Léon Bottou, Ronan Collobert a Yann LeCun.[8]V roce 2016 také nastoupil Vencore Labs.

Vyznamenání a ocenění

Vladimir Vapnik byl uveden do USA National Academy of Engineering v roce 2006. Získal cenu Gabor 2005,[9] rok 2008 Paris Kanellakis Award, Pioneer Award Neural Networks 2010,[10] 2012 Cena IEEE Franka Rosenblatta, 2012 Medaile Benjamina Franklina v oboru počítačů a kognitivních věd z Franklin Institute,[4] 2013 C&C Prize z NEC Nadace C&C,[11] Cena Kampé de Fériet 2014, 2017 Medaile IEEE Johna von Neumanna. [12] V roce 2018 obdržel Kolmogorovovu medaili[13] z University of London a přednesl Kolmogorovovu přednášku. V roce 2019 obdržel Vladimir Vapnik Cena BBVA Foundation Frontiers of Knowledge.

Vybrané publikace

  • O jednotné konvergenci relativních frekvencí událostí k jejich pravděpodobnostem, spoluautor A. Y. Chervonenkis, 1971
  • Nezbytné a dostatečné podmínky pro jednotnou konvergenci prostředků k jejich očekáváním, spoluautor A. Y. Chervonenkis, 1981
  • Odhad závislostí na základě empirických dat, 1982
  • Podstata teorie statistického učení, 1995
  • Statistická teorie učení (1998). Wiley-Interscience, ISBN  0-471-03003-1.
  • Odhad závislostí na základě empirických dat, Reprint 2006 (Springer), také obsahuje filozofickou esej o Empirická inference Science, 2006

Viz také

Reference

  1. ^ Podstata teorie statistického učení Vladimír Vapnik | Springer.
  2. ^ Cortes, Corinna; Vapnik, Vladimir (01.09.1995). "Podporovat vektorové sítě". Strojové učení. 20 (3): 273–297. CiteSeerX  10.1.1.15.9362. doi:10.1007 / BF00994018. ISSN  0885-6125. S2CID  206787478.
  3. ^ Odhad závislostí na základě empirických dat(Springer Science & Business Media, 28. září 2006), autor: V. Vapnik, strana 424
  4. ^ A b „Medaile Benjamina Franklina v počítačové a kognitivní vědě“. Franklin Institute. 2012. Citováno 6. dubna 2013.
  5. ^ Scholkopf, Bernhard et al (eds) (2013). "Předmluva". Empirická inference: Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik. Springer. ISBN  978-3-642-41136-6.CS1 maint: další text: seznam autorů (odkaz)
  6. ^ „Google Scholar Record of Vapnik“.
  7. ^ „Facebook AI Research“. VELETRH. Citováno 2016-09-20.; „viz také“ „Facebook Research (záznam„ Lidé “pro„ Vladimír Vapnik “)“. Citováno 2017-09-06.
  8. ^ „Tým AI Facebooku najal Vladimíra Vapnika, otce populárního algoritmu podpory vektorových strojů“. VentureBeat. 2014. Citováno 28. listopadu 2014.
  9. ^ „Příjemci ocenění INNS“. Mezinárodní společnost neuronových sítí. 2005. Citováno 28. listopadu 2014.
  10. ^ Společnost IEEE pro výpočetní inteligenci.
  11. ^ „NEC C&C Foundation Awards 2013 C&C Prize“. NEC. 2013. Citováno 3. prosince 2013.
  12. ^ „PŘÍJEMCI MEDIA IEEE JOHN VON NEUMANN“ (PDF).
  13. ^ „Kolmogorovova přednáška a medaile“.

externí odkazy