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Veuillez expliquer ce que sont les "machines à vecteurs de support"
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Dans l'apprentissage automatique, les machines vectorielles de support (SVM, prennent également en charge les réseaux vectoriels) sont des modèles d'apprentissage supervisés avec des algorithmes d'apprentissage associés qui analysent les données pour la classification et l'analyse de régression. Développés aux laboratoires AT&T Bell par Vladimir Vapnik avec des collègues (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes et Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [citation nécessaire]) Les SVM sont l'une des prédictions les plus robustes basées sur des cadres d'apprentissage statistique ou la théorie VC proposés par Vapnik (1982, 1995) et Chervonenkis (1974). Étant donné un ensemble d'exemples de formation, chacun marqué comme appartenant à l'une des deux catégories, un algorithme de formation SVM construit un modèle qui attribue de nouveaux exemples à une catégorie ou à l'autre, ce qui en fait un classificateur linéaire binaire non probabiliste (bien que des méthodes telles que Platt mise à l'échelle existent pour utiliser SVM dans un cadre de classification probabiliste). SVM mappe les exemples d'entraînement sur des points dans l'espace afin de maximiser la largeur de l'écart entre les deux catégories. De nouveaux exemples sont ensuite cartographiés dans ce même espace et prédits comme appartenant à une catégorie en fonction de quel côté de l'écart ils se situent.
En plus d'effectuer une classification linéaire, les SVM peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire en utilisant ce qu'on appelle l'astuce du noyau, mappant implicitement leurs entrées dans des espaces de caractéristiques de grande dimension.
Lorsque les données ne sont pas étiquetées, l'apprentissage supervisé n'est pas possible et une approche d'apprentissage non supervisé est nécessaire, qui tente de trouver un regroupement naturel des données en groupes, puis de mapper de nouvelles données à ces groupes formés. L'algorithme de clustering de vecteurs de support, créé par Hava Siegelmann et Vladimir Vapnik, applique les statistiques des vecteurs de support, développées dans l'algorithme des machines à vecteurs de support, pour catégoriser les données non étiquetées.