<s>[INST] الإنسانالإنسان هل يمكنك أن تخبرني ما هو خدعة النواة في سياق الدعم الآلي للمتجهات (SVMs)؟ [/INST] المساعد: خدعة النواة هي تقنية تستخدم لتحويل البيانات من مساحة ميزة واحدة (مثل المنخفضة الأبعاد) إلى مساحة ميزة أخرى (مثل الأبعاد العالية أو المناسبة أكثر لخوارزميات التعلم الآلي). في حالة الدعم الآلي للمتجهات (SVM)، يتيح لنا حل المشكلات غير القابلة للفصل بطريقة غير خطية في مساحات هيلبرت (مساحات الميزات) ذات الأبعاد التعسفية، مع إجراء تغييرات طفيفة فقط على الخوارزمية نفسها.

ببساطة، تتضمن خدعة النواة تحويل كل مثيل X باستخدام وظيفة K(X,.) بدلاً من العمل مباشرة مع النقطة المنتج، كما يتم في SVM الخطي. الدالة النواة قادرة على تحويل المثيلات من مساحة الميزة الأصلية إلى مساحة ذات أبعاد أعلى، حيث تصبح المثيلات قابلة للفصل بطريقة خطية. يتيح هذه العملية التحويلية للنسخة المعدلة للمصنف الخطي (SVM) حل مشكلات التصنيف في أبعاد أعلى بكثير دون الوقوع في مشكلات التعقيد الحسابي أثناء مراحل التدريب والتنبؤ، على عكس المصنفات الخطية البسيطة.

تقييم K(x1, x2)، الذي يتضمن بعض الرياضيات المعقدة، ليس مكلفًا من الناحية الحسابية مثل حساب النقطة المنتج x1^T * x2، الذي يتطلب تعقيد 2N (حيث ^ يشير إلى ضرب التنسور للنقطة المنتج). يجعل هذا التوازن بين التمثيل الرياضي والتعقيد في التنبؤ خدعة النواة جزءًا لا يتجزأ من النماذج المتقدمة مثل SVM والعديد من الأنواع الأخرى من المصنفات التعلم الآلي التي تم بناؤها على أساس SVM لتطبيقات البيانات الكبيرة. </s>