Vladimir Naumovich Vapnik ( en ruso : Владимир Наумович Вапник ; nacido el 6 de diciembre de 1936) es un científico informático, investigador y académico. Es uno de los principales desarrolladores de la teoría de aprendizaje estadístico de Vapnik-Chervonenkis [1] y el co-inventor del método de máquina de vectores de soporte y de los algoritmos de agrupamiento de vectores de soporte. [2]
Vladimir Vapnik nació en una familia judía [3] en la Unión Soviética . Recibió su maestría en matemáticas de la Universidad Estatal de Uzbekistán , Samarcanda , República Socialista Soviética de Uzbekistán en 1958 y su doctorado en estadística en el Instituto de Ciencias de Control de Moscú en 1964. Trabajó en este instituto desde 1961 hasta 1990 y se convirtió en Jefe del Departamento de Investigación en Ciencias de la Computación. [4]
A finales de 1990, Vladimir Vapnik se trasladó a los EE. UU. y se incorporó al Departamento de Investigación de Sistemas Adaptativos de AT&T Bell Labs en Holmdel, Nueva Jersey . Mientras estaba en AT&T, Vapnik y sus colegas trabajaron en la máquina de vectores de soporte (SVM), en la que también trabajó mucho antes de trasladarse a los EE. UU. Demostraron su rendimiento en una serie de 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 2000, Vapnik y Hava Siegelmann desarrollaron Support-Vector Clustering, que permitió al algoritmo categorizar las entradas sin etiquetas, convirtiéndose en una de las aplicaciones de agrupamiento de datos más omnipresentes en uso. [ cita requerida ] Vapnik dejó AT&T en 2002 y se incorporó a NEC Laboratories en Princeton, Nueva Jersey , donde trabajó en el grupo de Aprendizaje Automático. También ocupa un puesto de profesor de Ciencias de la Computación y Estadística en Royal Holloway, Universidad de Londres desde 1995, así como un puesto de profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Columbia , Nueva York desde 2003. [5] Al 1 de febrero de 2021, tiene un índice h de 86 y, en general, sus publicaciones han sido citadas 226597 veces. [6] Solo su libro sobre "La naturaleza de la teoría del aprendizaje estadístico" ha sido citado 91650 veces. [ cita requerida ]
El 25 de noviembre de 2014, Vapnik se unió a Facebook AI Research, [7] donde trabaja junto a sus colaboradores de mucho tiempo Jason Weston, Léon Bottou , Ronan Collobert y Yann LeCun . [8] En 2016, también se unió a Peraton Labs .
Vladimir Vapnik fue incluido en la Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos en 2006. Recibió el Premio Gabor 2005 de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales, [9] el Premio Paris Kanellakis 2008 , el Premio Pionero de Redes Neuronales 2010, [10] el Premio IEEE Frank Rosenblatt 2012 , la Medalla Benjamin Franklin 2012 en Informática y Ciencias Cognitivas del Instituto Franklin , [4] el Premio C&C 2013 de la Fundación NEC C&C, [11] el Premio Kampé de Fériet 2014, la Medalla IEEE John von Neumann 2017. [12] En 2018, recibió la Medalla Kolmogorov [13] de la Universidad de Londres y pronunció la Conferencia Kolmogorov. En 2019, Vladimir Vapnik recibió el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento . [ cita requerida ]