व्लादिमीर वापनिक एक सोवियत-जन्मे गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिन्हें सांख्यिकीय अधिगम सिद्धांत की सह-स्थापना और सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) के सह-आविष्कार के लिए जाना जाता है, जो 2012 के बाद गहन अधिगम के पुनरुत्थान से पहले मशीन अधिगम में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में से एक है।
सांख्यिकीय अधिगम सिद्धांत
1936 में सोवियत संघ में जन्मे, वापनिक ने मास्को में नियंत्रण विज्ञान संस्थान में काम किया, जहां 1960 के दशक से उन्होंने और एलेक्सी चेरवोनेंकिस ने विकसित किया जिसे उनके आद्याक्षरों के बाद वीसी सिद्धांत के रूप में जाना जाने लगा। वीसी सिद्धांत एक गणितीय ढांचा प्रदान करता है जो यह समझने के लिए है कि सीमित डेटा पर प्रशिक्षित एक अधिगम एल्गोरिदम नए, अनदेखे उदाहरणों पर अच्छी तरह से सामान्यीकरण करेगा या नहीं, जिसे वीसी आयाम की अवधारणा के माध्यम से औपचारिक रूप दिया गया है, जो कार्यों के एक वर्ग की जटिलता का माप है। इस कार्य ने पर्यवेक्षित अधिगम के क्षेत्र को प्रशिक्षण डेटा को बारीकी से फिट करने और अति-अनुकूलन से बचने के बीच के व्यापार-बंद के बारे में तर्क करने के लिए एक सैद्धांतिक आधार दिया, एक चिंता जिसे बाद में तंत्रिका नेटवर्क में नियमितीकरण और ड्रॉपआउट जैसी तकनीकों के माध्यम से संबोधित किया गया।
सपोर्ट वेक्टर मशीनें
1990 में संयुक्त राज्य अमेरिका जाने और एटी एंड टी बेल लैब्स में शामिल होने के बाद, वापनिक और कोरिन्ना कॉर्टेस सहित सहयोगियों ने 1990 के दशक की शुरुआत में आधुनिक सपोर्ट वेक्टर मशीन विकसित की, पहले के रैखिक क्लासिफायर विचारों को "कर्नेल ट्रिक" के साथ विस्तारित करते हुए, जो एक SVM को डेटा को उच्च-आयामी स्थान में अंतर्निहित रूप से मैप करके गैर-रैखिक निर्णय सीमाएं खोजने की अनुमति देता है। वीसी सिद्धांत के सामान्यीकरण गारंटी द्वारा समर्थित, SVM 1990 और 2000 के दशक में तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक प्रमुख, गणितीय रूप से अच्छी तरह से समझा जाने वाला विकल्प बन गया, जिसका व्यापक रूप से पाठ वर्गीकरण, जैव सूचना विज्ञान और कंप्यूटर दृष्टि में उपयोग किया गया, उस अवधि के दौरान जब तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान दूसरे एआई शीतकाल के कम वित्त पोषण के बाद फैशन से बाहर था।
बाद का करियर
वापनिक ने बाद में एनईसी प्रयोगशालाओं, फेसबुक एआई रिसर्च (मेटा एआई का हिस्सा) में काम किया, और कोलंबिया विश्वविद्यालय और लंदन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर के रूप में कार्य किया। उनकी 1995 की पुस्तक "द नेचर ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग थ्योरी" एक मानक संदर्भ बनी हुई है। हालांकि एसवीएम को अधिकांश बड़े पैमाने पर धारणा कार्यों के लिए गहन तंत्रिका नेटवर्क द्वारा अंततः पीछे छोड़ दिया गया था, जब पर्याप्त डेटा और कंप्यूटिंग ने अंत-से-अंत ग्रेडिएंट डिसेंट प्रशिक्षण को व्यावहारिक बना दिया, वापनिक का सैद्धांतिक ढांचा शोधकर्ताओं को सामान्यीकरण, नमूना जटिलता और दी गई मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की सीमाओं के बारे में सोचने के तरीके को सूचित करना जारी रखता है।