Bernhard Schölkopf
બર્નહાર્ડ સ્કોલકોફ (જન્મ 20 ફેબ્રુઆરી 1968) એક જર્મન કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિક છે, જે મશીન લર્નિંગમાં, ખાસ કરીને કર્નલ પદ્ધતિઓ અને કાર્યકારણ પર તેમના કામ માટે જાણીતા છે. તેઓ જર્મનીના ટ્યુબિનજેનમાં મેક્સ પ્લેન્ક ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમ્સના ડિરેક્ટર છે, જ્યાં તેઓ પ્રયોગમૂલક અનુમાન વિભાગના વડા છે. તેઓ ETH ઝુરિચમાં સંલગ્ન પ્રોફેસર, ટ્યુબિનજેન યુનિવર્સિટી અને ટેકનિકલ યુનિવર્સિટી બર્લિનમાં માનદ પ્રોફેસર અને યુરોપિયન લેબોરેટરી ફોર લર્નિંગ એન્ડ ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમ્સ (ELLIS) ના અધ્યક્ષ પણ છે. રિસર્ચ કર્નલ પદ્ધતિઓ સ્કોલકોપ્ફે તે સમયે એમ. એન. આઈ. એસ. ટી. પેટર્ન રેકગ્નિશન બેંચમાર્ક પર વિશ્વ વિક્રમ પ્રદર્શન હાંસલ કરતી એસ. વી. એમ. પદ્ધતિઓ વિકસાવી હતી. કર્નલ પી. સી. એ. ની રજૂઆત સાથે, સ્કોલકોપ્ફ અને સહલેખકોએ દલીલ કરી હતી કે એસ. વી. એમ. એ પદ્ધતિઓના ઘણા મોટા વર્ગનો એક વિશેષ કેસ છે, અને ડોટ પ્રોડક્ટ્સની દ્રષ્ટિએ વ્યક્ત કરી શકાય તેવા તમામ અલ્ગોરિધમ્સને બિનરેખીય સેટિંગમાં સામાન્યીકૃત કરી શકાય છે જેને પુનઃઉત્પાદન કર્નલ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. અન્ય નોંધપાત્ર અવલોકન એ હતું કે જ્યાં સુધી કર્નલ ગ્રામ મેટ્રિક્સ હકારાત્મક ચોક્કસ હોય ત્યાં સુધી કર્નલને જે ડેટા પર વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે તે વેક્ટરિયલ હોવું જરૂરી નથી. બંને આંતરદૃષ્ટિ સાથે મળીને SVM અને અન્ય ઘણા અલ્ગોરિધમ્સને આવરી લેતી કર્નલ પદ્ધતિઓના ક્ષેત્રના પાયા તરફ દોરી ગઈ. કર્નલ પદ્ધતિઓ હવે પાઠ્યપુસ્તકનું જ્ઞાન છે અને સંશોધન અને એપ્લિકેશન્સમાં મુખ્ય મશીન લર્નિંગ દાખલાઓમાંથી એક છે. કર્નલ પી. સી. એ. નો વિકાસ કરીને, સ્કોલકોપ્ફે તેને અપરિવર્તનશીલ લાક્ષણિકતાઓ બહાર કાઢવા અને અપરિવર્તનશીલ કર્નલોની રચના કરવા માટે વિસ્તૃત કર્યું અને એલ. એલ. ઇ. અને આઇસોમેપ જેવી અન્ય મુખ્ય પરિમાણીયતા ઘટાડવાની પદ્ધતિઓને વિશેષ કિસ્સાઓ તરીકે કેવી રીતે જોવી તે દર્શાવ્યું. એલેક્સ સ્મોલા અને અન્ય લોકો સાથે વધુ કાર્યમાં, તેમણે એસ. વી. એમ. પદ્ધતિને પૂર્વ-નિર્દિષ્ટ સ્પાર્સિટી અને ક્વોન્ટાઇલ/સપોર્ટ એસ્ટિમેશન સાથે રીગ્રેસન અને વર્ગીકરણ સુધી વિસ્તૃત કરી. તેમણે એક પ્રતિનિધિ પ્રમેય સાબિત કર્યો જે સૂચવે છે કે એસ. વી. એમ., કર્નલ પી. સી. એ. અને મોટાભાગના અન્ય કર્નલ અલ્ગોરિધમ્સ, જે પુનઃઉત્પાદન કર્નલ હિલ્બર્ટ અવકાશમાં ધોરણ દ્વારા નિયમિત કરવામાં આવે છે, તેમાં તાલીમ ડેટા પર કર્નલ વિસ્તરણનું સ્વરૂપ લેતા ઉકેલો હોય છે, આમ અનંત પરિમાણીય ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાને મર્યાદિત પરિમાણીયમાં ઘટાડે છે. તેમણે હિલ્બર્ટ સ્પેસમાં સંભાવના વિતરણનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે વિતરણ પદ્ધતિઓના કર્નલ એમ્બેડિંગ્સનો સહ-વિકાસ કર્યો, જેમાં ફ્રોનહોફર વિવર્તનની લિંક્સ તેમજ સ્વતંત્રતા પરીક્ષણની એપ્લિકેશનો છે. 2005 માં શરૂ કરીને, શોલકોપ્ફે તેમનું ધ્યાન કારણભૂત અનુમાન તરફ ફેરવ્યું. વિશ્વમાં કારણભૂત પદ્ધતિઓ એપિફેનોમેના તરીકે આંકડાકીય અવલંબનને જન્મ આપે છે, પરંતુ લોકપ્રિય મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા માત્ર બાદમાં જ તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. કારણભૂત માળખાઓ અને પદ્ધતિઓ વિશેનું જ્ઞાન આપણને એક જ સ્રોતમાંથી આવતા ભવિષ્યના ડેટાની આગાહી કરવા માટે જ નહીં, પણ સિસ્ટમમાં હસ્તક્ષેપોની અસરની આગાહી કરવા અને શોધાયેલ નિયમિતતાને નવી પરિસ્થિતિઓમાં સ્થાનાંતરિત કરવાની સુવિધા આપીને ઉપયોગી છે. સ્કોલકોપ્ફ અને સહકાર્યકરોએ બે-ચલ સેટિંગ માટે કારણભૂત શોધની સમસ્યાને સંબોધિત કરી (અને ચોક્કસ સેટિંગ્સમાં હલ કરી) અને કોલ્મોગોરોવ જટિલતા સાથે સંકળાયેલ કારણભૂતતા. 2010 ની આસપાસ, સ્કોલકોપ્ફે મશીન લર્નિંગ માટે કાર્યકારણનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે શોધવાનું શરૂ કર્યું, મિકેનિઝમ્સ અને ઇનવેરિયન્સની સ્વતંત્રતાની ધારણાઓનો ઉપયોગ કર્યો. ન્યુરિપ્સ 2011 માં તેમના પોસનર વ્યાખ્યાન દરમિયાન તેમજ આઇસીએમએલ 2017 માં મુખ્ય પ્રવચન દરમિયાન કાર્યકારણ શિક્ષણ પરનું તેમનું પ્રારંભિક કાર્ય વ્યાપક મશીન લર્નિંગ પ્રેક્ષકો સમક્ષ ખુલ્લું મૂકવામાં આવ્યું હતું. તેમણે વિતરણ પાળી અને વ્યવસ્થિત ભૂલોના સંદર્ભમાં મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓને વધુ મજબૂત બનાવવા માટે અંતર્ગત કારણભૂત માળખાઓનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તેની ચકાસણી કરી હતી, જે બાદમાં K 2-18 b સહિત સંખ્યાબંધ નવા એક્સોપ્લેનેટની શોધ તરફ દોરી ગઈ હતી, જે પછીથી તેના વાતાવરણમાં પાણીની વરાળ ધરાવતી હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું, જે વસવાટયોગ્ય ઝોનમાં એક્સોપ્લેનેટ માટે પ્રથમ હતું. શિક્ષણ અને રોજગાર સ્કોલકોપ્ફે ટ્યુબિનજેન અને લંડનમાં ગણિત, ભૌતિકશાસ્ત્ર અને તત્વજ્ઞાનનો અભ્યાસ કર્યો હતો. તેમને સ્ટુડીયનસ્ટિફ્ટંગ દ્વારા ટેકો મળ્યો હતો અને શ્રેષ્ઠ એમ. એસ. સી. માટે લિયોનેલ કૂપર મેમોરિયલ પુરસ્કાર જીત્યો હતો. લંડન યુનિવર્સિટીમાં ગણિતમાં. તેમણે ભૌતિકશાસ્ત્રમાં ડિપ્લોમ પૂર્ણ કર્યું, અને પછી ન્યૂ જર્સીમાં બેલ લેબ્સમાં ગયા, જ્યાં તેમણે વ્લાદિમીર વાપનિક સાથે કામ કર્યું, જેઓ ટીયુ બર્લિન (સ્ટીફન જાહનીચેન સાથે) ખાતે તેમના પીએચડી થીસીસના સહ-સલાહકાર બન્યા. તેમના થીસીસ, જેનો 1997 માં બચાવ કરવામાં આવ્યો હતો, તેણે જર્મન ઇન્ફોર્મેટિક્સ એસોસિએશનનો વાર્ષિક એવોર્ડ જીત્યો હતો. 2001 માં, બર્લિન, કેમ્બ્રિજ અને ન્યૂયોર્કમાં હોદ્દાઓ બાદ, તેમણે મેક્સ પ્લેન્ક ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર બાયોલોજિકલ સાયબરનેટિક્સ ખાતે ડિપાર્ટમેન્ટ ફોર ઇમ્પિરિકલ ઇન્ફરેન્સની સ્થાપના કરી, જે મશીન લર્નિંગમાં સંશોધન માટે અગ્રણી કેન્દ્ર બન્યું. 2011માં તેઓ મેક્સ પ્લેન્ક ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમ્સના સ્થાપક નિર્દેશક બન્યા હતા. એલેક્સ સ્મોલા સાથે, સ્કોલકોપ્ફે મશીન લર્નિંગ સમર સ્કૂલ્સની શ્રેણીની સહ-સ્થાપના કરી. તેમણે કેમ્બ્રિજ-ટ્યુબિનજેન પીએચડી પ્રોગ્રામ અને મેક્સ પ્લેન્ક-ETH સેન્ટર ફોર લર્નિંગ સિસ્ટમ્સની સહ-સ્થાપના પણ કરી હતી. 2016માં તેમણે સાયબર વેલી રિસર્ચ કન્સોર્ટિયમની સહ-સ્થાપના કરી હતી. તેમણે "એથિકલી એલાઇન્ડ ડિઝાઇન" પર IEEE ગ્લોબલ ઇનિશિયેટિવમાં ભાગ લીધો હતો. શોલકોપ્ફ જર્નલ ઓફ મશીન લર્નિંગ રિસર્ચના સહ-સંપાદક-ઇન-ચીફ છે, જે જર્નલ તેમણે શોધવામાં મદદ કરી હતી, જે મશીન લર્નિંગ (જર્નલ) ના સંપાદકીય બોર્ડના સામૂહિક રાજીનામાનો ભાગ છે. તેઓ વિશ્વના સૌથી વધુ નોંધાયેલા કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકોમાંના એક છે. તેમની પ્રયોગશાળાના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓમાં ઉલરીક વોન લક્સબર્ગ, કાર્લ રાસમુસેન, મેથિયસ હેઇન, આર્થર ગ્રેટન, ગુન્નાર રાટશ, મેથિયસ બેથગે, સ્ટેફની જેગેલ્કા, જેસન વેસ્ટન, ઓલિવર બૌસ્કેટ, ઓલિવર ચેપેલ, જોઆક્વિન ક્વિનોનેરો-કેન્ડેલા અને સેબાસ્ટિયન નોઓઝિનનો સમાવેશ થાય છે. સ્કોલકોપ્ફના પુરસ્કારોમાં રોયલ સોસાયટી મિલનર એવોર્ડ અને ઇસાબેલ ગુયોન અને વ્લાદિમીર વેપનિક સાથે વહેંચાયેલો, માહિતી અને સંદેશાવ્યવહાર તકનીકી શ્રેણીમાં બીબીવીએ ફાઉન્ડેશન ફ્રન્ટિયર્સ ઓફ નોલેજ એવોર્ડનો સમાવેશ થાય છે. આ પુરસ્કાર મેળવનાર તેઓ યુરોપમાં કાર્યરત પ્રથમ વૈજ્ઞાનિક હતા. સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ જર્મન કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકો મશીન લર્નિંગ સંશોધકો આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સંશોધકો મેક્સ પ્લેન્ક સોસાયટી લોકો 1968 જન્મ જીવંત લોકો ટ્યુબિનજેન યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ બર્લિનની ટેકનિકલ યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ જર્મન નેશનલ એકેડેમી ઓફ સાયન્સિસના સભ્યો લિયોપોલ્ડિના ફેલો ઓફ ધ એસોસિએશન ફોર કમ્પ્યુટિંગ મશીનરી ગોટફ્રાઇડ વિલ્હેમ લીબનીઝ પુરસ્કાર વિજેતાઓ લંડન યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ ETH ઝુરિચના શૈક્ષણિક સ્ટાફ બેલ લેબ્સ સ્ટડીયનસ્ટિફ્ટંગના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ મેક્સ પ્લેન્ક ઇન્સ્ટિટ્યૂટના નિર્દેશકો