Vladimir Vapnik

Vladimir Naumovich Vapnik ( en ruso : Владимир Наумович Вапник ; nacido el 6 de diciembre de 1936) es un estadístico, investigador y académico. Es uno de los principales desarrolladores de la teoría de aprendizaje estadístico de Vapnik-Chervonenkis ^{[ 1 ]} y co-inventor del método de máquinas de vectores de soporte y de los algoritmos de agrupamiento de vectores de soporte ^{[ 2 ] .}

Vladimir Vapnik nació en el seno de una familia judía ^{[ 3 ]} en la Unión Soviética . Obtuvo su maestría en matemáticas en la Universidad Estatal de Uzbekistán , Samarcanda , RSS de Uzbekistán, en 1958, y su doctorado en estadística en el Instituto de Ciencias del Control de Moscú en 1964. Trabajó en este instituto desde 1961 hasta 1990, donde llegó a ser jefe del Departamento de Investigación en Ciencias de la Computación. ^{[ 4 ]}

A finales de 1990, Vladimir Vapnik se trasladó a Estados Unidos y se unió al Departamento de Investigación de Sistemas Adaptativos de AT&T Bell Labs en Holmdel, Nueva Jersey . Durante su estancia en AT&T, Vapnik y sus colegas trabajaron en la máquina de vectores de soporte (SVM), en la que también había trabajado mucho antes de mudarse a Estados Unidos. Demostraron su rendimiento en varios problemas de interés para la comunidad de aprendizaje automático , incluido el reconocimiento de escritura a mano . El grupo se convirtió posteriormente en el Departamento de Investigación de Procesamiento de Imágenes de AT&T Laboratories cuando AT&T escindió Lucent Technologies en 1996. En 2001, Asa Ben-Hur , David Horn , Hava Siegelmann y Vapnik desarrollaron el Agrupamiento de Vectores de Soporte (SVM ) ^{[ 5 ]} , que permitió al algoritmo categorizar entradas sin etiquetas, convirtiéndose en una de las aplicaciones de agrupamiento de datos más comunes. Vapnik dejó AT&T en 2002 y se unió a NEC Laboratories en Princeton, Nueva Jersey , donde trabajó en el grupo de Aprendizaje Automático. También ocupa el cargo de Profesor de Ciencias de la Computación y Estadística en Royal Holloway, Universidad de Londres desde 1995, así como el de Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Columbia , Nueva York, desde 2003. ^{[ 6 ]} Al 1 de febrero de 2021, tiene un índice h de 86 y, en general, sus publicaciones han sido citadas 226 597 veces. ^{[ 7 ]} Su libro sobre "La naturaleza de la teoría del aprendizaje estadístico" ha sido citado alrededor de 113 000 veces. ^{[ 8 ]}

El 25 de noviembre de 2014, Vapnik se unió a Facebook Artificial Intelligence Research (ahora Meta AI ), ^{[ 9 ]} donde trabaja junto a sus colaboradores de larga data Jason Weston, Léon Bottou , Ronan Collobert y Yann LeCun . ^{[ 10 ]} En 2016, también se unió a Peraton Labs .

Vladimir Vapnik fue admitido en la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos en 2006. Recibió el Premio Gabor 2005 de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales , ^{[ 11 ]} el Premio Paris Kanellakis 2008 , el Premio Pionero de Redes Neuronales 2010, ^{[ 12 ]} el Premio IEEE Frank Rosenblatt 2012 , la Medalla Benjamin Franklin 2012 en Ciencias de la Computación y Cognitivas del Instituto Franklin , ^{[ 4 ]} el Premio C&C 2013 de la Fundación NEC C&C, ^{[ 13 ]} el Premio Kampé de Fériet 2014, la Medalla IEEE John von Neumann 2017. ^{[ 14 ]} En 2018, recibió la Medalla Kolmogorov ^{[ 15 ]} de la Universidad de Londres y pronunció la Conferencia Kolmogorov. En 2019, Vladimir Vapnik recibió el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA . ^{[ 16 ]}

• Sobre la convergencia uniforme de las frecuencias relativas de los eventos a sus probabilidades , coautor AY Chervonenkis, 1971
• Condiciones necesarias y suficientes para la convergencia uniforme de las medias a sus esperanzas , coautor AY Chervonenkis, 1981
• Estimación de dependencias basada en datos empíricos , 1982
• La naturaleza de la teoría del aprendizaje estadístico , 1995
• Teoría del aprendizaje estadístico (1998). Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1.
• Estimación de dependencias basada en datos empíricos , reimpresión de 2006 (Springer), también contiene un ensayo filosófico sobre la ciencia de la inferencia empírica , 2006.

• Alexey Chervonenkis

• Fotografía del profesor Vapnik
• Breve biografía de Vapnik del Centro de Investigación de Aprendizaje Informático de Royal Holloway.
• Entrevista realizada por Lex Fridman