Vladimir Vapnik

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Vladimir Naumovič Vapnik (in russo: Владимир Наумович Вапник[?]; 6 dicembre 1936) è un matematico e statistico sovietico, dal 1992 russo, tra i principali autori della teoria di Vapnik-Červonenkis.

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 insieme a Corinna Cortes sviluppa la teoria delle Macchine a vettori di supporto (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 Aleksej Jakovlevič Červonenkis l'analisi della convergenza uniforme delle misure empiriche.

Pubblicazioni[modifica | modifica sorgente]

  • 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

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