Bernhard Schölkopf
बर्नहार्ड शॉल्कॉफ (जन्म 20 फरवरी 1968) एक जर्मन कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो मशीन लर्निंग में अपने काम के लिए जाने जाते हैं, विशेष रूप से कर्नेल विधियों और कार्य-कारण पर। वह जर्मनी के तुबिनजेन में मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलीजेंट सिस्टम्स में निदेशक हैं, जहाँ वे अनुभवजन्य अनुमान विभाग के प्रमुख हैं। वह ई. टी. एच. ज्यूरिख में एक संबद्ध प्रोफेसर, तुबिनजेन विश्वविद्यालय और तकनीकी विश्वविद्यालय बर्लिन में मानद प्रोफेसर और यूरोपीय प्रयोगशाला फॉर लर्निंग एंड इंटेलिजेंस सिस्टम्स (ई. एल. एल. आई. एस.) के अध्यक्ष भी हैं। शोध कर्नेल विधियों स्कॉल्कॉफ ने उस समय एमएनआईएसटी पैटर्न मान्यता बेंचमार्क पर विश्व रिकॉर्ड प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एसवीएम विधियों का विकास किया। कर्नेल पी. सी. ए. की शुरुआत के साथ, शॉल्कॉफ और सह-लेखकों ने तर्क दिया कि एस. वी. एम. विधियों के एक बहुत बड़े वर्ग का एक विशेष मामला है, और सभी एल्गोरिदम जिन्हें डॉट उत्पादों के संदर्भ में व्यक्त किया जा सकता है, उन्हें गैर-रैखिक सेटिंग में सामान्यीकृत किया जा सकता है जिसे पुनरुत्पादक कर्नेल के रूप में जाना जाता है। एक अन्य महत्वपूर्ण अवलोकन यह था कि जिस डेटा पर कर्नेल को परिभाषित किया गया है, वह वेक्टरियल होने की आवश्यकता नहीं है, जब तक कि कर्नेल ग्राम मैट्रिक्स सकारात्मक निश्चित है। दोनों अंतर्दृष्टि ने एक साथ एसवीएम और कई अन्य एल्गोरिदम को शामिल करते हुए कर्नेल विधियों के क्षेत्र की नींव रखी। कर्नेल विधियाँ अब पाठ्यपुस्तक ज्ञान हैं और अनुसंधान और अनुप्रयोगों में प्रमुख मशीन सीखने के प्रतिमानों में से एक हैं। कर्नेल पी. सी. ए. विकसित करते हुए, शॉल्कॉफ ने इसे अपरिवर्तनीय विशेषताओं को निकालने और अपरिवर्तनीय कर्नेल को डिजाइन करने के लिए विस्तारित किया और दिखाया कि एल. एल. ई. और आइसोमैप जैसे अन्य प्रमुख आयामी कमी विधियों को विशेष मामलों के रूप में कैसे देखा जाए। एलेक्स स्मोला और अन्य लोगों के साथ आगे के काम में, उन्होंने एस. वी. एम. विधि को पूर्व-निर्दिष्ट विरलता और मात्रात्मक/समर्थन अनुमान के साथ प्रतिगमन और वर्गीकरण तक विस्तारित किया। उन्होंने एक प्रतिनिधि प्रमेय साबित किया जिसका अर्थ है कि एस. वी. एम., कर्नेल पी. सी. ए., और अधिकांश अन्य कर्नेल एल्गोरिदम, जो एक पुनरुत्पादक कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस में एक मानक द्वारा नियमित किए गए हैं, के पास प्रशिक्षण डेटा पर कर्नेल विस्तार के रूप में समाधान हैं, इस प्रकार एक अनंत आयामी अनुकूलन समस्या को एक सीमित आयामी तक कम कर देते हैं। उन्होंने हिल्बर्ट स्पेस में प्रायिकता वितरण का प्रतिनिधित्व करने के लिए वितरण विधियों के कर्नेल एम्बेडिंग को सह-विकसित किया, जिसमें फ्रॉनहोफर विवर्तन के साथ-साथ स्वतंत्रता परीक्षण के अनुप्रयोग भी शामिल थे। 2005 में शुरू करते हुए, शॉल्कॉफ ने कारणात्मक अनुमान पर अपना ध्यान केंद्रित किया। दुनिया में कारण तंत्र एपिफेनोमेना के रूप में सांख्यिकीय निर्भरताओं को जन्म देते हैं, लेकिन केवल बाद वाले का उपयोग लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा किया जाता है। कारणात्मक संरचनाओं और तंत्रों के बारे में ज्ञान न केवल एक ही स्रोत से आने वाले भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगी है, बल्कि एक प्रणाली में हस्तक्षेप के प्रभाव और नई स्थितियों में पता की गई नियमितताओं के हस्तांतरण को सुविधाजनक बनाने के लिए भी उपयोगी है। स्कोल्कॉफ और सहकर्मियों ने दो-चर सेटिंग और कोल्मोगोरोव जटिलता से जुड़ी कार्य-कारणता के लिए कारण खोज की समस्या को संबोधित किया (और कुछ सेटिंग्स में हल किया गया)। 2010 के आसपास, शॉल्कॉफ ने यह पता लगाना शुरू किया कि मशीन सीखने के लिए कार्य-कारण का उपयोग कैसे किया जाए, तंत्र और अपरिवर्तनीयता की स्वतंत्रता की धारणाओं का फायदा उठाया जाए। न्यूराइप्स 2011 में उनके पॉसनर व्याख्यान के साथ-साथ आई. सी. एम. एल. 2017 में एक मुख्य भाषण के दौरान कार्य-कारण सीखने पर उनके शुरुआती काम को व्यापक मशीन सीखने वाले दर्शकों के लिए उजागर किया गया था। उन्होंने परीक्षण किया कि वितरण परिवर्तनों और व्यवस्थित त्रुटियों के संबंध में मशीन सीखने की विधियों को अधिक मजबूत बनाने के लिए अंतर्निहित कारण संरचनाओं का दोहन कैसे किया जाए, बाद वाले ने के 2-18 बी सहित कई नए एक्सोप्लैनेट की खोज की, जो बाद में अपने वायुमंडल में जल वाष्प युक्त पाए गए, जो रहने योग्य क्षेत्र में एक एक्सोप्लैनेट के लिए पहला था। शिक्षा और रोजगार स्कॉल्कॉफ ने तुबिनजेन और लंदन में गणित, भौतिकी और दर्शन का अध्ययन किया। उन्हें स्टडीयनस्टिफ्टंग द्वारा समर्थन दिया गया और उन्होंने सर्वश्रेष्ठ एम. एससी. के लिए लियोनेल कूपर मेमोरियल पुरस्कार जीता। लंदन विश्वविद्यालय में गणित में। उन्होंने भौतिकी में डिप्लोमा पूरा किया, और फिर न्यू जर्सी में बेल लैब्स चले गए, जहाँ उन्होंने व्लादिमीर वापनिक के साथ काम किया, जो टीयू बर्लिन (स्टीफन जाहनिचेन के साथ) में अपने पीएचडी थीसिस के सह-सलाहकार बन गए। 1997 में बचाव किए गए उनके शोध प्रबंध ने जर्मन सूचना विज्ञान संघ का वार्षिक पुरस्कार जीता। 2001 में, बर्लिन, कैम्ब्रिज और न्यूयॉर्क में पदों के बाद, उन्होंने मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल साइबरनेटिक्स में अनुभवजन्य अनुमान विभाग की स्थापना की, जो मशीन लर्निंग में अनुसंधान के लिए एक प्रमुख केंद्र के रूप में विकसित हुआ। 2011 में, वह मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलीजेंट सिस्टम्स में संस्थापक निदेशक बने। एलेक्स स्मोला के साथ, शॉल्कॉफ ने मशीन लर्निंग समर स्कूलों की श्रृंखला की सह-स्थापना की। उन्होंने कैम्ब्रिज-तुबिनजेन पीएचडी कार्यक्रम और मैक्स प्लैंक-ई. टी. एच. सेंटर फॉर लर्निंग सिस्टम्स की सह-स्थापना भी की। 2016 में, उन्होंने साइबर वैली अनुसंधान संघ की सह-स्थापना की। उन्होंने "नैतिक रूप से संरेखित डिजाइन" पर आई. ई. ई. ई. वैश्विक पहल में भाग लिया। शॉल्कॉफ जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च के सह-प्रधान संपादक हैं, एक पत्रिका जिसे उन्होंने खोजने में मदद की, जो मशीन लर्निंग (पत्रिका) के संपादकीय बोर्ड के सामूहिक इस्तीफे का हिस्सा है। वह दुनिया के सबसे अधिक उद्धृत कंप्यूटर वैज्ञानिकों में से एक हैं। उनकी प्रयोगशाला के पूर्व छात्रों में उलरीक वॉन लक्सबर्ग, कार्ल रासमुसेन, मथायस हेन, आर्थर ग्रेटन, गुन्नार राटश, मथायस बेथगे, स्टेफनी जेगेल्का, जेसन वेस्टन, ओलिवियर बौस्केट, ओलिवियर चैपल, जोकिन क्विनोनेरो-कैंडेला और सेबेस्टियन नोवोज़िन शामिल हैं। शॉल्कॉफ के पुरस्कारों में रॉयल सोसाइटी मिलनर पुरस्कार और इसाबेल गुयोन और व्लादिमीर वापनिक के साथ साझा, सूचना और संचार प्रौद्योगिकी श्रेणी में बीबीवीए फाउंडेशन फ्रंटियर्स ऑफ नॉलेज पुरस्कार शामिल हैं। वह यह पुरस्कार प्राप्त करने वाले यूरोप में काम करने वाले पहले वैज्ञानिक थे। संदर्भ बाहरी लिंक जर्मन कंप्यूटर वैज्ञानिक मशीन लर्निंग शोधकर्ता कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता मैक्स प्लैंक सोसाइटी लोग 1968 जन्म जीवित लोग तुबिनजेन विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र बर्लिन के तकनीकी विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र जर्मन राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी के सदस्य लियोपोल्डिना फेलो ऑफ द एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी गॉटफ्राइड विल्हेम लीबनिज़ पुरस्कार विजेता ईटीएच ज्यूरिख के लंदन विश्वविद्यालय के पूर्व छात्र बेल लैब्स स्टडीयनस्टिफ्टंग के पूर्व छात्र मैक्स प्लैंक संस्थान के निदेशक