Empirical Inference, Fachbücher von Vladimir Vovk, Bernhard Schölkopf, Zhiyuan Luo

"Empirical Inference" ist ein Fachbuch, das die bedeutenden Beiträge von Vladimir Vapnik zur statistischen Lern- und Inferenztheorie würdigt. Vapnik, ein Pionier auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, hat in den 1960er Jahren mit der Analyse von Lernalgorithmen begonnen und entwickelte unter anderem den Support Vector Machine (SVM) Ansatz, der die Nutzung von funktionaler Analyse und konvexer Optimierung in der maschinellen Lernforschung revolutionierte. Das Buch ist in mehrere Teile gegliedert, wobei der erste Teil drei Kapitel umfasst, die Vapniks wissenschaftliche Errungenschaften beleuchten. Léon Bottou diskutiert in einem Kapitel Vapniks wegweisendes Papier von 1968, während Alexey Chervonenkis Einblicke in die frühen Entwicklungen der SVM gibt. Die weiteren Kapitel des Buches beinhalten Beiträge führender Wissenschaftler aus den Bereichen Statistik, theoretische Informatik und Mathematik, die die Relevanz und den Einfluss von Vapniks Arbeiten auf die moderne Forschung unterstreichen.