Советский математик поможет Facebook стать «умнее»
Лаборатория искусственного интеллекта компании Facebook взяла на работу Владимира Вапника, выдающегося советского и американского математика, разработчика метода опорных векторов (SVM) – одного из ведущих методов классификации многомерных данных.
Переход Вапника из Лондонского университета в крупнейшую социальную сеть полностью укладывается в набирающую силу кадровую тенденцию – в последнее время интернет-компании стремятся привлечь к своим разработкам представителей фундаментальной науки. Facebook оперирует огромными объемами данных, что открывает перед Вапником широкое поле для прикладной деятельности. А социальная сеть может использовать его авторитет для привлечения к своей работе других талантливых и перспективных ученых.
Это уже не первое громкое R&D назначение Facebook. В прошлом году соцсеть приняла на работу одного из ведущих мировых специалистов по искусственному интеллекту, француза Яна Лекуна, который и возглавил соответствующую лабораторию сети – Facebook AI Research. Лекун известен своей разработкой серии методов машинного обучения, в том числе сверточных нейронных сетей, относящихся к алгоритмам так называемого глубокого обучения (deep learning). .
Переход Вапника из Лондонского университета в крупнейшую социальную сеть полностью укладывается в набирающую силу кадровую тенденцию – в последнее время интернет-компании стремятся привлечь к своим разработкам представителей фундаментальной науки. Facebook оперирует огромными объемами данных, что открывает перед Вапником широкое поле для прикладной деятельности. А социальная сеть может использовать его авторитет для привлечения к своей работе других талантливых и перспективных ученых.
Это уже не первое громкое R&D назначение Facebook. В прошлом году соцсеть приняла на работу одного из ведущих мировых специалистов по искусственному интеллекту, француза Яна Лекуна, который и возглавил соответствующую лабораторию сети – Facebook AI Research. Лекун известен своей разработкой серии методов машинного обучения, в том числе сверточных нейронных сетей, относящихся к алгоритмам так называемого глубокого обучения (deep learning). .