9月22日に、ロシア科学アカデミー経営問題研究所の主要な従業員であるアレクセイ・ヤコブレビッチ・チェルヴォンキス 、モスクワ物理技術大学およびロンドン大学の教授、機械学習の理論に多大な貢献をしたデータ解析学部の教師が悲劇的に殺されました。
これまで、機械学習の科学には、プレコンピューター、コンピューター、および現代のビッグデータの3つの期間がありました。
ChervonenkisとVapnikの最初の素晴らしい作品は、1971年に公開されたこの記事です。 周波数の確率への収束の理論は、今後数十年間の科学のこの部分の発展を決定しました。
これは、機械学習の「理論的な」開発期間でした。 その後、一部のM-200のみ、または良いケースではBESMのみに頼ることができたため、「国民経済における広範な使用」の話はありませんでした。 しかし、例えば、空中のターゲットを区別したり、心エコー図のノイズを探したりするために、これはすでに役立ちました。
次に、機械学習の科学の第2段階であるコンピューターが登場しました。 1990年代、人々は、たとえば、テキスト（手書きのテキストを含む）を非常によく認識してデジタル化することや、スパムからメールを消去することを学びました。 これらのメソッドの半分は、1990年代初頭にChervonenkisとVapnik（ VC-Dimension = Vapnik-Chervonenkis dimension）によって作成された有名なSVM（サポートベクターマシン、 サポートベクターメソッド ）で機能しました。 2000年代半ばに、彼らは有名なオフィスで、そしてここで、ヤクーで、グーグルで、アマゾンで、そしてNetflixでSVMのために働きました。 SVMは、このトピックに関するテキストで説明されています。
そして、機械学習の開発における第3の時代が到来しました。ビッグデータとそれらを扱う方法が登場しました。 今、私たちを取り巻くすべてのもの、すべてのオブジェクトとサービスが少し賢くなり、あらゆる小さなことで私たちを助けることを学び、私たちの欲望を少し予測するようになります。 その前に、さまざまな機械的および化学的発明が私たちの生活を少し変えた方法についてです-わずかに新しい領域でのみ。
第3の時代、チェルボネンキスはSHAD-eで教え、昨年の会議で彼は1971年に彼の基本的な仕事の発展について話しました 。
アレクセイ・ヤコブレビッチは歩くのが大好きでした。 彼はモスクワ、ロンドン、森の中を1日20キロ歩いたので、彼は考えました。 夏には手術を受け、3週間歩くことができませんでした。 それからある日、彼は再び歩いた-1キロメートル、それから2、3。 そして先週、彼はエルク島の馴染みのある道路に沿って彼の20キロに行きました。