弗拉基米尔·瓦普尼克

弗拉基米爾·納烏莫維奇·瓦普尼克（，，）是一名俄裔美國計算機科學家、研究人員和學者。他是統計學習的VC理論的主要開發者之一，也是支持向量機方法和支持向量聚類算法的共同發明者。

早年生活和教育
瓦普尼克出生在蘇聯的一個猶太家庭，1958年在烏茲別克撒馬爾罕的獲得數學碩士學位，1964年在莫斯科控制科學研究所獲得統計學博士學位。1961年至1990年，他在該研究所工作，並成為計算機科學研究部門的負責人。

學術生涯 
1990年底，瓦普尼克移居美國，加入位於紐澤西州霍姆德爾鎮區的AT&T貝爾實驗室自適應系統研究部門。在AT&T期間，瓦普尼克和他的同事們做了支持向量機的工作，他在搬到美國之前也曾做過這個工作。他們在機器學習界感興趣的一些問題上展示了其性能，包括手寫識別。該小組後來在1996年AT&T拆分朗訊科技時成為的圖像處理研究部門。2000年，瓦普尼克和神經網路專家開發了支持向量聚類算法，使該算法能夠在沒有標籤的情況下對輸入進行分類——成為使用中最普遍的數據聚類應用之一。瓦普尼克於2002年離開AT&T，加入位於紐澤西州普林斯頓的NEC實驗室機器學習組。他還從1995年起在倫敦大學皇家霍洛威學院擔任計算機科學和統計學教授，並從2003年起在紐約市哥倫比亞大學擔任計算機科學教授一職。截至2021年2月1日，他的h指數為86，總體而言，他的出版物已被引用226,597次。他的《統計學習理論的性質》一書就被引用了91,650次。

2014年11月25日，瓦普尼克加入Facebook人工智智慧研究部，與他的長期合作者傑森·韋斯頓（Jason Weston）、、羅南·科洛貝爾（Ronan Collobert）和楊立昆一起工作。 2016年，他還加入了。

榮譽 
瓦普尼克於2006年入選美國國家工程院。他獲得了2005年伽伯獎、2008年、2010年神經網路先鋒獎、2012年、2012年本杰明·富兰克林计算机和认知科学奖、2013年NEC C&C基金會的、2014年、2017年IEEE约翰·冯·诺伊曼奖章。2018年，他獲得倫敦大學的科爾莫戈羅夫獎章，並發表科爾莫戈羅夫講座。2019年，瓦普尼克獲得。

出版書籍 
 On the uniform convergence of relative frequencies of events to their probabilities, co-author A. Y. Chervonenkis, 1971
 Necessary and sufficient conditions for the uniform convergence of means to their expectations, co-author A. Y. Chervonenkis, 1981
 Estimation of Dependences Based on Empirical Data, 1982
 The Nature of Statistical Learning Theory, 1995
 Statistical Learning Theory (1998). Wiley-Interscience, .
 Estimation of Dependences Based on Empirical Data, Reprint 2006 (Springer), also contains a philosophical essay on Empirical Inference Science, 2006

參考資料

外部連結 
Photograph of Professor Vapnik 
Vapnik's brief biography  from the Computer Learning Research Centre, Royal Holloway
Interview by Lex Fridman

蘇聯計算機科學家
蘇聯數學家
美國計算機科學家
美國數學家
機器學習研究者
移民美國的蘇聯人
俄羅斯猶太人
猶太科學家
哥倫比亞大學教師
貝爾實驗室科學家
美國國家工程院院士