Вапник, Владимир Наумович

Владимир Наумович Вапник (род. 6 декабря 1936, СССР) — советский и американский математик, внёс важный вклад в теорию машинного обучения, разработав вместе с Алексеем Червоненкисом статистическую теорию восстановления зависимостей по эмпирическим данным (теорию Вапника — Червоненкиса), которая обосновывает принцип минимизации эмпирического риска.

Биография

В 1943—1953 годы учился в школе № 18 в Ташкенте. В 1958 году окончил Узбекский государственный университет в Самарканде.

В 1964 году защитил диссертацию на соискание степени кандидата технических наук в Институте проблем управления (Москва) под руководством А. Я. Лернера. В 1984 году защитил докторскую диссертацию.

С 1990 года живёт в США. Работал в Bell Labs (1990—2002), в NEC (с 2002 года). Также с 1995 года является приглашённым профессором в Королевском колледже Холловей (Лондонский университет) и с 2003 — в Колумбийском университете в Нью-Йорке.

Награды

• Премия Габора;
• Премия Канеллакиса (2008);
• Премия IEEE «Пионеру нейронных сетей»;
• Премия Фрэнка Розенблатта (IEEE, 2012);
• Медаль Бенджамина Франклина (2012);
• C&C Prize (NEC, 2013).
• Премия Кампе де Ферье (2014).
• Медаль Джона фон Неймана (2017).

Монографии

• Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974
• Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979
• Vapnik V.N. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, 1995
• Vapnik V.N. Statistical Learning Theory. NY: John Wiley, 1998