Vladimir Vapnik
Da Wikipedia, l'enciclopedia libera.
Vladimir Naumovich Vapnik è uno dei principali autori della teoria di Vapnik- Chervonenkis.
Nato nell'Unione Sovietica negli Anni Trenta, consegue nel 1958 la laurea in matematica presso l'università statale Usbeka a Samarcanda e nel 1964 il dottorato in statistica presso l'istituto delle scienze del controllo a Mosca. Lavora presso questo istituto dal 1961 fino al 1990 quando diventa direttore del dipartimento di ricerca delle scienze del computer. Nel 1995 diventa professore di scienze del computer e di statistica presso la Royal Holloway University di Londra. Lavora dal 1991 a circa il 2001 all'AT&T della Bell Labs (diventati poi Shannon Labs) dove Vapnik e i suoi colleghi sviluppano la teoria delle Macchine a Supporto Vettoriale (Support Vector Machines, SVMs) dimostrandone l'efficienza in diversi problemi interessanti l'apprendimento automatico compreso il riconoscimento della calligrafia. Successivamente si trasferisce negli Stati Uniti ai laboratori della NEC e all'Università della Columbia a New York.
Introduce negli anni '60 assieme a Chervonenkis l'analisi della convergenza uniforme delle misure empiriche.
[modifica] Pubblicazioni
- On the uniform convergence of relative frequencies of events to their probabilities, coautore A. Y. Chervonenkis, 1971
- "Necessary and sufficient conditions for the uniform convergence of means to their expectations, coautore A. Y. Chervonenkis, 1981
- Estimation of Dependences Based on Empirical Data, 1982
- The Nature of Statistical Learning Theory, 1995
[modifica] Voci correlate
- Alexey Cervonenkis
