Robert Schapire

Robert Elias Schapire (* 15. Dezember 1963) ist ein US-amerikanischer Informatiker, der sich mit Maschinenlernen befasst. Er ist Professor an der Princeton University.

Er wurde 1991 bei Ronald Rivest am Massachusetts Institute of Technology promoviert (The design and analysis of efficient learning algorithms).^[1]

Er entwickelte 1990 die ersten Algorithmen vom Boosting-Typ (und beantwortete damit ein Problem von Leslie Valiant und M. Kearns (1988), ob die Klasse schwacher Lernalgorithmen äquivalent zu der starker Lernalgorithmen ist) und 1995 AdaBoost (Adaptive Boost) mit Yoav Freund.^[2] 2004 erhielt er mit Yoav Freund den Paris-Kanellakis-Preis und 2003 den Gödel-Preis für AdaBoost.

2016 wurde Schapire in die National Academy of Sciences gewählt.

Schriften

The strength of weak learnability, Machine Learning, 5, 1990, 197–227
The design and analysis of efficient learning algorithms, MIT Press 1992
mit Yoav Freund: Boosting: foundations and algorithms, MIT Press 2012

Weblinks

Homepage

Einzelnachweise

↑ Robert Schapire im Mathematics Genealogy Project (englisch)
↑ Freund, Schapire A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting, Proc. 2. European Conf. Comput. Learning Theory, 1995, S. 23–37

Personendaten
NAME	Schapire, Robert
ALTERNATIVNAMEN	Schapire, Robert Elias (vollständiger Name)
KURZBESCHREIBUNG	US-amerikanischer Informatiker
GEBURTSDATUM	15. Dezember 1963

[1] Robert Schapire im Mathematics Genealogy Project (englisch)

[2] Freund, Schapire A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting, Proc. 2. European Conf. Comput. Learning Theory, 1995, S. 23–37

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