Vladimir Vapnik
b. 1936 · Théorie de l’apprentissage statistique
Apprentissage automatiqueStatistiqueMathématiques
A codéveloppé la machine à vecteurs de support et la théorie de l’apprentissage statistique.
Biographie
Mathématicien né en URSS qui développa, avec Alexey Chervonenkis, une théorie caractérisant les conditions dans lesquelles un apprentissage sur échantillon fini peut être attendu de généraliser. Il codéveloppa plus tard la machine à vecteurs de support chez AT&T Bell Laboratories.
Contributions clés
- La théorie de Vapnik-Chervonenkis, qui quantifie la capacité d’une classe de modèles et son effet sur la généralisation.
- La machine à vecteurs de support à marge souple, coécrite avec Corinna Cortes (1995).
- Le principe de minimisation du risque structurel.
Impact
La théorie VC a donné le premier compte rendu rigoureux de la raison pour laquelle contraindre la capacité d’un modèle améliore la généralisation, ce qui est l’énoncé théorique du compromis biais-variance.