Bernhard Schölkopf es una figura destacada en el campo del aprendizaje automático, reconocido por sus contribuciones fundamentales a los métodos de kernel y a los clasificadores de margen amplio. Su trabajo explora los fundamentos teóricos y las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, centrándose en cómo las máquinas pueden aprender de los datos de manera eficiente y robusta. A través de su investigación y publicaciones influyentes, ha dado forma significativamente a la dirección de la IA moderna, haciendo que los conceptos complejos sean accesibles para una comunidad científica más amplia.
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