Войти
| Дэвид Х. Вольперт | |
|---|---|
| Национальность | Американец |
| Alma mater | Принстонский университет. Университет Калифорния, Санта-Барбара |
| Научная карьера | |
| Области | Математика. Информатика |
| Учреждения | Институт Санта-Фе |
| Докторант | Энтони Зи |
Дэвид Хилтон Вулперт - американский математик, физик и компьютерный ученый. Он профессор Института Санта-Фе. Он является автором трех книг, трех патентов, более ста рецензируемых статей и получил множество наград. Его имя особенно ассоциируется с группой теорем информатики, известной как «без бесплатного обеда ».
Дэвид Вулперт получил степень бакалавра получил степень магистра физики в Принстонском университете (1984), затем поступил в Калифорнийский университет, Санта-Барбара, где получил степени магистра (1987) и доктора философии. (1989).
Между 1989 и 1997 годами он работал исследователем в Национальной лаборатории Лос-Аламоса, IBM, TXN Inc. и Институте Санта-Фе.
С 1997 по 2011 год он работал старшим специалистом по информатике в НАСА Исследовательском центре Эймса и стал приглашенным научным сотрудником в Институте Макса Планка. Он провел 2010-11 год в качестве стипендиата Улама в Центре нелинейных исследований в Лос-Аламосе.
Он присоединился к преподавательскому составу Института Санта-Фе в 2011 году и стал там профессором в сентябре 2013 года. Его исследовательские интересы включали статистика, теория игр, машинное обучение приложения, теория информации, методы оптимизации и сложные системы теория.
Одно из наиболее обсуждаемых достижений Вольперта известно как Нет бесплатного обеда в поиске и оптимизации. Согласно этой теореме все алгоритмы поиска и оптимизации одинаково хорошо усредняются по всем задачам того класса, для которого они предназначены. Теорема верна только при определенных условиях, которые не часто встречаются именно в реальной жизни, хотя было заявлено, что условия могут быть выполнены приблизительно. Теорема относится к области информатики, но более слабая версия, известная как «фольклорная теорема о запрете бесплатного обеда » была использована Уильямом А. Дембски в поддержку разумный замысел. Такое использование теоремы было отвергнуто самим Вольпертом и другими.
Вольперт выдвинул формальный аргумент, чтобы показать, что в принципе невозможно для любого интеллекта знать все о вселенной, частью которой он является, другими словами, опровергая "демон Лапласа ". Это было замечено как расширение ограничительных теорем двадцатого века, таких как теоремы Гейзенберга и Гёделя. В 2018 году Вольперт опубликовал доказательство, раскрывающее фундаментальные ограничения научных знаний.
Вольперт внес большой вклад в ранние работы по машинному обучению. К ним относятся первая байесовская оценка энтропии распределения, основанная на выборках распределения, опровергая формальные утверждения о том, что «процедура доказательства» эквивалентна иерархической Байеса, байесовская альтернатива критерия хи-квадрат, доказательство того, что не существует предшествующего, для которого процедура начальной загрузки является байесовской, и байесовские расширения разложения смещения плюс дисперсии. В частности, он представил «составное обобщение », более сложную версию перекрестной проверки, которая использует удерживаемые / удерживаемые разделы набора данных. комбинировать алгоритмы обучения, а не просто выбирать один из них. Эта работа была развита Брейманом, Смитом, Кларком и многими другими, и, в частности, два лучших победителя конкурса Netflix 2009 года широко использовали многослойное обобщение (переименованное в «смешивание»).
