Bernhard Schölkopf è una figura di spicco nel campo dell'apprendimento automatico, rinomato per il suo lavoro fondamentale sui metodi kernel e sui classificatori a margine ampio. La sua ricerca approfondisce gli aspetti teorici e le implementazioni pratiche dell'intelligenza artificiale, indagando su come le macchine possano apprendere dai dati in modo efficiente e affidabile. Attraverso le sue significative pubblicazioni e la sua leadership accademica, ha profondamente influenzato la traiettoria dell'IA contemporanea, rendendo concetti sofisticati comprensibili a un vasto pubblico scientifico.
This book honours the outstanding contributions of Vladimir Vapnik, a rare example of a scientist for whom the following statements hold true simultaneously: his work led to the inception of a new field of research, the theory of statistical learning and empirical inference; he has lived to see the field blossom; and he is still as active as ever