俄罗斯人工智能大师-支持向量机之父：弗拉基米尔·万普尼克

Posted 2021-04-26 陪跑杂货店

图1 万普尼克

1. 支持向量机有什么应用？

1. 用于文本和超文本的分类：

   在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数。

2. 用于图像分类：

   实验结果显示：在经过三到四轮相关反馈之后，比起传统的查询优化方案，支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度。这同样也适用于图像分区系统，比如使用Vapnik所建议的使用特权方法的修改版本SVM的那些图像分区系统。

3. 用于手写字体识别。

4. 用于医学中分类蛋白质：

   超过90%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。 为识别模型用于进行预测的特征而对支持向量机模型做出事后解释是在生物科学中具有特殊意义的相对较新的研究领域。

2. 支持向量机之父万普尼克简介

-俄罗斯人工智能专家，统计学家、数学家。人工智能计算机学习VC理论(Vapnik Chervonenkis theory)的主要创建人之一。目前为Facebook 人工智能研究顾问。

2.万普尼克对人工智能的5大学术贡献：

1. VC理论 (Vapnik–Chervonenkis theory)

2. VC维 (Vapnik–Chervonenkis dimension)

3. 支持向量机（Support vector machine）

4. 统计学学习理论（Statistical learning theory）

5. 结构风险最小化（Structural risk minimization）

   VC理论：万普尼克-泽范兰杰斯理论（英语：Vapnik–Chervonenkis theory），又称VC理论（VC theory）是一个于1960年代到1990年代由弗拉基米尔·万普尼克（Vapnik）及亚历克塞·泽范兰杰斯建立的一套机器学习理论，使用统计的方法，因此有别于归纳学习等其它机器学习方法。

   由这套理论所引出的支持向量机对机器学习的理论界以及各个应用领域都有极大的贡献。

4. 万普尼克学术经历及获奖：

1. 1964年，他于莫斯科的控制科学学院获得博士学位。毕业后，他一直在该校工作直到1990年，在此期间，他成为了该校计算机科学与研究系的系主任。

2. 1995年，他被伦敦大学聘为计算机与统计科学专业的教授。

3. 1991至2001年间，他工作于AT&T贝尔实验室(后来的香农实验室)，并和他的同事们一起发明了支持向量机理论。他们为机器学习的许多方法奠定了理论基础。

4. 现在，他工作于新泽西州普林斯顿的NEC实验室。他同时是哥伦比亚大学的特聘教授。

5. 2006年，他成为美国国家工程院院士。

获奖无数：

1. He received the 2005 Gabor Award,

2. Vladimir Vapnik was inducted into the U.S. National Academy of Engineering in 2006. 

3. the 2008 Paris Kanellakis Award, 

4. the 2010 Neural Networks Pioneer Award, 

5. the 2012 IEEE Frank Rosenblatt Award, 

6. the 2012 Benjamin Franklin Medal in Computer and Cognitive Science from the Franklin Institute,

7. the 2013 C&C Prize from the NEC C&C Foundation,

8. the 2014 Kampé de Fériet Award, 

9. the 2017 IEEE John von Neumann Medal。

   
   

   
   

截止2017年2月,他对 h因子高达115，其论文总引用量近180,000 次。

其学术著作《统计学习理论》被引用近6万次。

图2 2017年获得John von Neumann奖

图3 2014年11月25日 Vapnik 加入 Facebook AI Research

图4 Vapnik与Yann LeCun

图5 Vapnik著作《统计学习理论》的中文译本