Роберт Шапіро

американський науковець у галузі комп'ютерних технологій

Роберт Еліас Шапіро (англ. Robert Elias Schapire; нар. 1963 року) — американський науковець, професор кафедри комп'ютерних наук в Принстонському університеті. Нещодавно перейшов до Microsoft Research. Його основна спеціальність — теоретичне та прикладне машинне навчання.

Роберт Шапіро
Народився 15 грудня 1963(1963-12-15) (60 років)
Країна  США
Діяльність інженер, викладач університету, інформатик
Alma mater Браунський університет
Массачусетський технологічний інститут
Заклад Принстонський університет
Науковий керівник Рональд Рівест
Аспіранти, докторанти Cynthia Rudind[1]
Mehmet E. Başbuğd[1]
Haipeng Luod[1]
Berk Kapicioglud[1]
Indraneel Mukherjeed[1]
Umar Ali Syedd[1]
Zafer Barutcuoglud[1]
Членство Національна академія наук США
Нагороди
Особ. сторінка rob.schapire.net

Навчання ред.

Роберт Шапіро закінчив Браунський університет. У 1991 році він захистив кандидатську дисертацію (науковий керівник — Рональд Рівест) у Массачусетському технологічному інституті.

Наукова діяльність ред.

Його дослідження призвели до розробки алгоритму посилення ансамблю. Разом з Йоавом Фройндом у 1996 році він винайшов алгоритм AdaBoost[en]. За це вони двоє отримали у 2003 році премією Геделя.

Досягнення ред.

У 2014 році Роберт Шапіро був обраний членом Національної академії інженерних наук США за його внесок у машинне навчання.[2] В 2016 році, він став членом Національної Академії наук США. [3]

Родина ред.

Син Захарій Шапіро, в даний час працює у своїй альма-матер — університеті Брауна.

Донька, Дженніфер Шапіро — починаюча співачка, що навчається в коледжі Оберлін.

Посилання ред.

  1. а б в г д е ж Математичний генеалогічний проєкт — 1997.
  2. https://www.princeton.edu/main/news/archive/S39/17/99C25/
  3. National Academy of Sciences Members and Foreign Associates Elected. National Academy of Sciences. 6 травня 2016. Архів оригіналу за 6 травня 2016. Процитовано 14 травня 2016. (англ.)

Вибрані твори ред.

  • Robert Schapire; Yoav Freund (2012). Boosting: Foundations and Algorithms. MIT. ISBN 978-0-262-01718-3. 
  • The strength of weak learnability, Machine Learning, 5, 1990, 197—227
  • The design and analysis of efficient learning algorithms, MIT Press 1992

Посилання ред.