Bernhard Schölkopf ist eine führende Persönlichkeit im Bereich des maschinellen Lernens, bekannt für seine wegweisenden Beiträge zu Kernel-Methoden und Large-Margin-Klassifikatoren. Seine Arbeit erforscht die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit dem Schwerpunkt darauf, wie Maschinen effizient und robust aus Daten lernen können. Durch seine Forschung und einflussreiche Publikationen hat er die Richtung der modernen KI maßgeblich geprägt und komplexe Konzepte einer breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft zugänglich gemacht.
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