Bernhard Schölkopf je poprednou postavou v oblasti strojového učenia, známy svojimi základnými príspevkami ku kernelovým metódam a klasifikátorom s veľkým rozpätím. Jeho práca skúma teoretické základy a praktické aplikácie umelej inteligencie, pričom sa zameriava na to, ako sa stroje môžu učiť z dát efektívnymi a robustnými spôsobmi. Prostredníctvom svojho výskumu a vplyvných publikácií významne formoval smer moderného AI a sprístupnil zložité koncepty širšej vedeckej komunite.
This book honours the outstanding contributions of Vladimir Vapnik, a rare example of a scientist for whom the following statements hold true simultaneously: his work led to the inception of a new field of research, the theory of statistical learning and empirical inference; he has lived to see the field blossom; and he is still as active as ever