Vladimir Vapnik

Vladimir N. Vapnik
Geboren 6. Dezember 1936 (Alter 85)
Sovietunion
Alma Mater Institut für Kontrollwissenschaften, Russische Akademie der Wissenschaften
Usbek State University
Bekannt für Vapnik -Chervonenkis -Theorie
Vapnik -Chervonenkis -Dimension
Support-Vektor-Maschine
Unterstützungs-Vektor-Clustering-Algorithmus
Statistische Lerntheorie
Strukturrisikominimierung
Auszeichnungen Kolmogorov -Medaille (2018)
IEEE John von Neumann -Medaille (2017)
Kampé de Fériet Auszeichnung (2014)
C & C -Preis (2013)
Benjamin Franklin Medal (2012)
IEEE Frank Rosenblatt Award (2012)
IEEE Neural Networks Pioneer Award (2010)
Paris Kanellakis Award (2008)
Fellow der USA Nationale Akademie des Ingenieurwesens (2006)
Gabor Award, International Neural Network Society (2005)
Alexander Humboldt Research Award (2003)
Wissenschaftliche Karriere
Felder Maschinelles Lernen
Statistiken
Institutionen Facebook künstliche Intelligenzforschung
Vencore Labs
NEC Laboratories Amerika
Forschungsabteilung für adaptive Systeme, AT & T Bell Laboratories
Royal Holloway, Universität von London
Universität von Columbia
Doktorand Alexander Lerner

Vladimir Naumovich Vapnik (Russisch: Владимир Наумович Вапник; Geboren am 6. Dezember 1936) ist einer der Hauptentwickler der Vapnik -Chervonenkis -Theorie von statistisches Lernen,[1] und der Co-Erfinder der Support-Vektor-Maschine Methode und Support-Vektor-Clustering-Algorithmus.[2]

Frühes Leben und Ausbildung

Vladimir Vapnik wurde zu einem geboren jüdisch Familie[3] in dem Sovietunion. Er erhielt seinen Master -Abschluss in Mathematik von der Usbek State University, Samarkand, Usbek SSR 1958 und Ph.D in Statistiken am Institut für Kontrollwissenschaften, Moskau 1964 arbeitete er von 1961 bis 1990 an diesem Institut und wurde Leiter der Abteilung für Informatikforschung.[4]

Akademische Karriere

Ende 1990 zog Vladimir Vapnik in die Vereinigte Staaten von Amerika und schloss sich der adaptiven Systemforschungsabteilung bei AT&T Bell Labs in Holmdel, New Jersey. Während seiner Zeit bei AT & T haben Vapnik und seine Kollegen daran gearbeitet Support-Vektor-Maschine, an dem er auch viel früher arbeitete, bevor er in die USA zog. Sie demonstrierten ihre Leistung auf eine Reihe von Interessensproblemen für die maschinelles Lernen Gemeinschaft, einschließlich Handschrifterkennung. Die Gruppe wurde später zur Forschungsabteilung für Bildverarbeitung von AT & T Laboratorien Wenn AT & T ausgespannt ist Lucent Technologies Im Jahr 1996. Im Jahr 2000, Experte Vapnik und Neural Networks,, Hava Siegelmann entwickelte Support -Vektor -Clustering, wodurch der Algorithmus Eingaben ohne Etiketten kategorisieren konnte und zu einer der allgegenwärtigsten Datenclusteranwendungen für Daten wird. Vapnik verließ AT & T im Jahr 2002 und schloss sich an NEC Labors in Princeton, New Jersey, wo er in der Gruppe für maschinelles Lernen arbeitete. Er hat auch einen Professor für Informatik und Statistikposition bei Royal Holloway, Universität von London Seit 1995 sowie als Position als Professor für Informatik bei Universität von Columbia, New York City seit 2003.[5] Ab dem 1. Februar 2021 hat er eine H-Index von 86 und insgesamt wurden seine Veröffentlichungen 226597 Mal zitiert.[6] Sein Buch über "Die Natur der statistischen Lerntheorie" allein wurde 91650 Mal zitiert.

Am 25. November 2014 kam Vapnik zu Facebook AI Research,[7] wo er zusammen mit seinen langjährigen Mitarbeitern Jason Weston zusammenarbeitet, Léon Bottou, Ronan Collover, und Yann Lecun.[8] 2016 schloss er sich auch an Vencore Labs.

Ehren und Auszeichnungen

Vladimir Vapnik wurde in die USA aufgenommen Nationale Akademie des Ingenieurwesens 2006 erhielt er den Gabor Award 2005,[9] der 2008 Paris Kanellakis Award, der Pioneer Award der neuronalen Netzwerke 2010,[10] das 2012 IEEE Frank Rosenblatt Award, der 2012 Benjamin Franklin Medal in Computer- und Kognitionswissenschaft von der Franklin Institute,[4] das 2013 C & C -Preis von dem NEC C & C Foundation,[11] Der Kampé de Fériet Award 2014, der 2017IEEE John von Neumann -Medaille.[12] 2018 erhielt er die Kolmogorov -Medaille[13] aus Universität von London und hielt den Kolmogorov -Vortrag. Im Jahr 2019 erhielt Vladimir VapnikBBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award.

Ausgewählte Publikationen

  • Über die gleichmäßige Konvergenz relativer Ereignisfrequenzen zu ihren WahrscheinlichkeitenCo-Autor A. Y. Chervonenkis, 1971
  • Notwendige und ausreichende Bedingungen für die einheitliche Konvergenz der Mittelwerte zu ihren ErwartungenCo-Autor A. Y. Chervonenkis, 1981
  • Abschätzung von Abhängigkeiten basierend auf empirischen Daten, 1982
  • Die Natur der statistischen Lerntheorie, 1995
  • Statistische Lerntheorie (1998). Wiley-Interscience, ISBN0-471-03003-1.
  • Abschätzung von Abhängigkeiten basierend auf empirischen Daten, Nachdruck 2006 (Springer), enthält auch einen philosophischen Aufsatz über Empirische Inferenzwissenschaft, 2006

Siehe auch

Verweise

  1. ^ Vapnik, Vladimir N. (2000). Die Natur der statistischen Lerntheorie | Vladimir Vapnik | Springer. doi:10.1007/978-1-4757-3264-1. ISBN 978-1-4419-3160-3. S2CID 7138354.
  2. ^ Cortes, Corinna; Vapnik, Vladimir (1995-09-01). "Support-Vector-Netzwerke". Maschinelles Lernen. 20 (3): 273–297. Citeseerx 10.1.1.15.9362. doi:10.1007/bf00994018. ISSN 0885-6125. S2CID 206787478.
  3. ^ Abschätzung von Abhängigkeiten basierend auf empirischen Daten, (Springer Science & Business Media, 28. September 2006), von V. Vapnik, Seite 424
  4. ^ a b "Benjamin Franklin -Medaille in Computer und Kognitionswissenschaft". Franklin Institute. 2012. Abgerufen 6. April, 2013.
  5. ^ Scholkopf, Bernhard et al. (Hrsg.) (2013). "Vorwort". Empirische Schlussfolgerung: Festschrift zu Ehren von Wladimir N. Vapnik. Springer. ISBN 978-3-642-41136-6. {{}}: |first= hat generischen Namen (Hilfe)
  6. ^ "Google Scholar -Aufzeichnung von Vapnik".
  7. ^ "Facebook AI Research". MESSE. Abgerufen 2016-09-20.; "siehe auch" "Facebook Research, (" People "Eintrag für" Vladimir Vapnik ")". Abgerufen 2017-09-06.
  8. ^ "Das AI -Team von Facebook stellt Vladimir Vapnik, Vater des populären Support Vector Machine Algorithmus, ein.". VentureBeat. 2014. Abgerufen 28. November, 2014.
  9. ^ "Inns Awards Empfänger". Internationale Gesellschaft für neuronale Netzwerke. 2005. Abgerufen 28. November, 2014.
  10. ^ IEEE Computational Intelligence Society.
  11. ^ "NEC C & C Foundation Awards 2013 C & C -Preis". NEC. 2013. Abgerufen 3. Dezember, 2013.
  12. ^ "IEEE John von Neumann -Medaillenempfänger" (PDF). Institut für Elektro- und Elektronikingenieure (IEEE).
  13. ^ "Kolmogorov Vortrag und Medaille".

Externe Links