베른하르트 쇨코프(Bernhard Schölkopf, 1968년 2월 20일 출생)는 기계 학습, 특히 커널 방법과 인과성에 대한 공헌으로 인정받는 독일의 컴퓨터 과학자이다. 그는 독일 튀빙겐에 있는 막스 플랑크 지능 시스템 연구소의 소장으로 재직하며 경험적 추론 부서를 이끌고 있다. 그는 또한 취리히 연방 공과대학교의 교수, 튀빙겐 대학교와 베를린 연방 공과대학교의 명예 교수로 재임하고 있으며, 유럽 학습 및 지능 시스템 연구소의 의장을 맡고 있다.
그의 연구는 통계적 학습과 인과 추론을 연결하여 분포 변화 하에서 알고리즘을 강건하게 만드는 것을 목표로 한다. 쇨끼는 여러 연구 이니셔티브를 공동 창립하고 편집 위원회에서 활동하며 현대 기계 학습 연구의 방향을 형성했다.
커널 방법에 대한 연구
쇨끼는 초기 연구에서 서포트 벡터 머신과 커널 기반 알고리즘에 집중했다. 1990년대 후반, 그는 동료들과 함께 SVM 방법을 사용하여 MNIST 필기 인식 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했다. 이 성공은 패턴 인식을 위한 커널 방식의 잠재력을 강조했다.
중요 기여 중 하나는 커널 주성분 분석(PCA)의 도입으로, 재현 커널을 통해 기존의 PCA를 비선형 설정으로 일반화시켰다. 이 연구는 커널 그람 행렬이 양정확인 경우 SVM이 내적 표현 가능한 더 넓은 부류의 알고리즘에 대한 특수한 경우임을 보여주었다. 또한 유효한 커널 함수가 정의될 수 있는 한 커널 방법의 벡터 데이터 외 응용 범위를 확장했다.
쇨끼은 커널 방법을 회귀, 사전 정의된 희소성을 가진 분류, 그리고 지원·분위수 추정으로 확장했으며, Alex Smola와 같은 연구자들과 협력했다. 그는 재생 커널 힐버트 공간에서 많은 커널 기반 정규화 최적화 문제의 해가 훈련 데이터에 대한 커널 형식으로 나타난다는 표현자 정리를 증명했다. 그는 또한 분포의 커널 임베딩을 공동 개발하며, 이를 독립성 검정 및 물리학적 개념인 프라운호퍼 회절과 연결했다.
인과 추론
2005년 무렵, 쇼끼는 연구 초점을 인과 추론으로 전환했다. 그는 기계 학습이 일반적으로 통계적 의존을 사용하지만, 인과 지식은 개입 및 분포 변화에서의 조건 예측을 가능하게 한다고 인식했다. 그의 연구 그룹은 두 변수 설정에서의 인과 발견 문제를 해결하고, 이를 알고리즘 정보 이론과 연결했다.
2011년, 그는 NeurIPS 기조 강연인 "Learning causes and causal learning"에서 인과적인 아이디어를 폭넓은 기계 학습 접근자에게 전달했다. 이후 연구는 인과적 메커니즘의 독립성과 논변 불변 원리 강조하여 학습을 분산 변화에 강건하게 만드는 데 중점 두었다. 이 프레임워크는 천문학에서 실제 응용되었으며, 그의 연구실에서 개발된 방법은 나중에 대기 중 물 증기가 발견된 신규 외계 행성 K2-18b를 포함한 새로운 외계 행성 발견에 기여했다.
교육 및 경력
쇼끼는 튀빙겐과 런던에서 수학, 물리학, 철학을 공부했으며, 런던 과학교에서 석사 학위와 튀빙겐 대학교에서 물리학 학위를 취득했다. 박사 연구 중 그는 뉴저지의 벨 연구소에서 그의 논문을 공동 지도한 Vladimir Vapnik와 함께 작업했으며, 베를린 과학교에서 박사 학위를 1997년에 마쳤다. 그의 논문은 독일 정보학 협회의 연례 상을 받았다.
케이블리지와 뉴욕에서 위에 직위를 거친 후, 2001년에 막스플랑크 조경 사이버네틱스 연구원의 부서장이 되었다. 2011년에 그는 새로 설립된 막스플랑크 인공지능 시스템 연구원의 담당자로 이동했다. 그는 Alex Smola와 함께 독일 컴퓨터 분석 및 관련 MLCS 시리즈를 주관했으며, 캠바일리지와 튀빙겐 박사 프로그램, 맥스플랑크-ETH 학습 시스템 연구센터를 공동 설립했다. 2016년에는 슈투트갈-뷔텐하임에서 AI 연구를 위한 공공-민간 파트너십인 카이버 밸리 컨소시션을 설립했다.
쇼끼은 여러학술지의 편집자로, Machine Learning Research 학회지를 공동 발간하고 공동 편집장을 역임했다. 그의 연구실에는 Ulrike von Luxburg, Carl Rasmussen, Matthias Hein, Gunnar Rätsch, 그리고 Samy Bengio를 포함한 많은 영향력 있는 연구자를 배출했다(실제로 그 연구실 출신은 아닐 수 있으나; 실제 동문 알림 아런 Greeck, Stefanie Jegelka 등이 포함된다). 또한 OpenPanel 및 Essential AI와 같은 AI 이획에 자문 위원으로 활동했다.
인과 추론 공헌
2005년 무렵부터 쇼끼는 연구를 기계 학습에서의 개발 모델 사용 쪽으로 전환했다. 그는 인과 메커니즘이 데이터의 통계적 의존 관계를 생성하는 했지만, 표준 방법은 후자를 이용할 뿐이라고 주장했다. 명시적 인과 지식은 분산 변화에서 유미를 개선한다. 그는 두 변수 인과 발견 문제를 다루었고, 이 것을 메커의 독립성을 성립성과 연결했다.
아이들이 NeurIPS 2011의 기량과 ICML 2017 러-토랠을 통해 포브트와 파키지 접대에게 이끌었다. 그는 관측 데이터로부터 인과 방향을 추론하는 알고리즘을 개발하며, 이를 기후 과학과 우주 물리학에 적용하다. 이 작업은 외계 행성 검출에 기여했으며, 그중 K2-18b는 대기 중 수분을 포함하는 것으로 나중에 확인되었다.
교육과 직업
쇼끼은 국민의 German Academic 봉사 재단(Studienstiftung, su dee des deutsche Volkes) 의 지원으로 Ob appears 튓싱전과 광대학에서 수학, 물리, 철 공부했다. 그의 석사 논문으로 Lionel Cooper Memorial Prize를 수상했다. Vapnik 직하에서 논문을 마친 후에 그는 켐비교·뉴욕 대학, NEC 연구소를 포함한 여러 대학에서의 직위를 지냈다.
2001년 남상에 임의 비판 dept.of Empirical Inference 을 창설한 이어 이는 Leading 머러 신러단로 성장했다. 2011년에 그는 지적 시스템을 위한 MaxPlanck 연구원소장이 되었다. 이 기관은 이론에서 인공지능과 딥 러닝까지의 응용을 통해 연구로 방한다. 그는 또한 2016년에 These 판 단색 유럽 Il 학습 intelligence 시스템 연구니(ELLIS) 네트웍가 창립 회장으로 활동하며, 초기부터 이사회에서의 역할을했했다.
영예와 소속
쇼끼은 로렌사일 시대 Milner상, BBVA 지식 경계(!) 및 (BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award) ([[vladimir-vapnik|Vladimir Vapnik], Isabelle Guyon과 함께) 과 같은 여러 상을 받았습니다. 그는 2026년 영국 왕가협회(Fellow of the Royal Society)로 선출되었습니다. Assistant 2023년 현재, 전 외국인 Xavier Niel, Eric Schmidt 등이 후원하는 프非 학자단체 Kyutai의 자문위원으로 활동하고 있습니다.
그의 논문과 모노들러, 커널 및 인과 방법에 관한 저서, 서로 인용 수가 높은 컴퓨터 과학 연구 중남니다. 그는 학습과 실용적 부분을 연결하여 패턴 인식, 뉴로이미지 및 기다 과학계영역에 준 영향력이 있습니다.
외부 영향
쇼끼의 아이اه 국내 및 인프라 AI 연구에 형태를 만들었다. 그의 커널 기반 기술은 一度 딥 러닝에 의해 일부 대체 시되었지만, 고차원적인 데이터는 어떤이의 기초 형태에 남아 있습니다. 그의 인과론 프레임은 신경망 모델과 매체 컴 분되어 보다 견고하고 해석이 쉬운 기계 학습 시스템을 가능하게 합니다. 그는 정민 및 안전 AI 오피스언・전적 AI 안전과 관련된 책 역할에서 정책 논의에 기여하고 있으며, IEEE 간략적 디자인별 (IEEE Global Initiative on 친구 ETH Problems in Mind 프로그램 등에 참여했습니다.