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Prof. Dr. Bernhard Schölkopf - Gottfried Wilhelm Leibniz-Preisträger 2018

Maschinelles Lernen, Abteilung Empirische Inferenz, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Tübingen

Mit Bernhard Schölkopf erhält ein Informatiker den Leibniz-Preis, der entscheidende Beiträge zur Theorie und zum Erfolg des „Maschinellen Lernens“ geleistet hat. Bereits zu Beginn seiner wissenschaftlichen Laufbahn befasste Schölkopf sich mit sogenannten Support Vector Machines (SVM), die es ermöglichen, Eingabedaten zu klassifizieren. SVM sind dabei keine Maschinen im engeren Sinne – es handelt sich um ein rein mathematisches Verfahren der Mustererkennung. Schölkopf entwickelte einen Algorithmus, der sich eines Kerns oder Kernels bedient, um seine Berechnungen implizit in einem höherdimensionalen Raum auszuführen. Mit dieser eleganten Vereinfachung legte er den Grundstein für den großen Erfolg der SVM. Das Forschungsgebiet dieser „Kern-Maschinen“ gehört heute zu den wichtigsten Paradigmen des maschinellen Lernens. Dabei erkennt das Verfahren Muster in Lerndaten und kann in der Folge auch in zuvor unbekannten Daten diese Muster wiedererkennen. Zuletzt hat Schölkopf sich mit dem wenig erforschten Gebiet der kausalen Inferenz, der Nutzung von Kausalität in statistischen Lernverfahren, befasst. Diese Verfahren könnten in Zukunft eine Basis für zuverlässige intelligente Systeme, wie Roboter oder autonome Fahrzeuge, liefern.

Bernhard Schölkopf studierte Physik in Tübingen und arbeitete danach in den Bell Laboratories, New Jersey, mit Vladimir Vapnik, dem Pionier der Support Vector Machines. Nach seiner Promotion im Jahr 1997 an der TU Berlin arbeitete er bei der Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung und bei Microsoft Research in Cambridge. 2001 ging er als Direktor an das Max-Planck-Institut für Biologische Kybernetik in Tübingen, 2011 wechselte er mit seiner Forschungsgruppe als Gründungsdirektor an das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme. Schölkopf ist Honorarprofessor an der TU Berlin und an der Universität Tübingen.

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