 SVM යනු කුමක්ද?
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී, ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර (SVM, දෛශික ජාල සඳහාද සහාය දක්වයි) යනු වර්ගීකරණය සහ ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත විශ්ලේෂණය කරන ආශ්‍රිත ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සමඟ අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ආකෘති වේ. AT&T Bell Laboratories හි ව්ලැඩිමීර් වැප්නික් විසින් සගයන් සමඟින් වැඩි දියුණු කරන ලදී (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [උපුටා දැක්වීම් අවශ්‍ය වන්නේ SVM හි වඩාත්ම අනාවැකිය]) ක්රම, Vapnik (1982, 1995) සහ Chervonenkis (1974) විසින් යෝජනා කරන ලද සංඛ්යානමය ඉගෙනුම් රාමු හෝ VC න්යාය මත පදනම් වේ. එක් එක් කාණ්ඩ දෙකෙන් එකකට අයත් ලෙස සලකුණු කර ඇති පුහුණු උදාහරණ කට්ටලයක් ලබා දී, SVM පුහුණු ඇල්ගොරිතමයක් මඟින් එක් කාණ්ඩයකට හෝ තවත් කාණ්ඩයකට නව උදාහරණ ලබා දෙන ආකෘතියක් ගොඩනඟයි, එය සම්භාවිතා නොවන ද්විමය රේඛීය වර්ගීකරණයක් බවට පත් කරයි (ප්ලැට් වැනි ක්‍රම වුවද. සම්භාවිතා වර්ගීකරණ සැකසුමක SVM භාවිතා කිරීමට පරිමාණය පවතී). කාණ්ඩ දෙක අතර පරතරයේ පළල උපරිම කිරීම සඳහා SVM පුහුණු උදාහරණ අභ්‍යවකාශයේ ලක්ෂ්‍ය වෙත සිතියම්ගත කරයි. නව උදාහරණ පසුව එම අවකාශයටම සිතියම්ගත කර ඇති අතර ඒවා වැටෙන පරතරයේ කුමන පැත්තද යන්න මත පදනම්ව ගණයකට අයත් වන බවට පුරෝකථනය කෙරේ. රේඛීය වර්ගීකරණය සිදු කිරීමට අමතරව, SVM වලට කර්නල් උපක්‍රමය ලෙස හැඳින්වෙන දේ භාවිතා කරමින් රේඛීය නොවන වර්ගීකරණයක් කාර්යක්ෂමව සිදු කළ හැකිය, ඒවායේ යෙදවුම් ඉහළ-මාන විශේෂාංග අවකාශයන් වෙත ව්‍යංගයෙන් සිතියම්ගත කරයි. Hava Siegelmann සහ Vladimir Vapnik විසින් නිර්මාණය කරන ලද ආධාරක දෛශික පොකුරු ඇල්ගොරිතම, ලේබල් නොකළ දත්ත වර්ගීකරණය කිරීම සඳහා ආධාරක දෛශික ඇල්ගොරිතමයේ සංවර්ධනය කරන ලද ආධාරක දෛශිකවල සංඛ්‍යාලේඛන අදාළ කරයි. කණ්ඩායම් වෙත දත්ත ස්වභාවික පොකුරු කිරීම සහ, පසුව, මෙම පොකුරු අනුව නව දත්ත සිතියම්ගත කිරීම.
SVM යනු ""සහාය දෛශික යන්ත්‍රය" යන්නයි. එය අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් කාර්යයන් සඳහා වන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතියකි. ගැඹුරු ඉගෙනීම ආරම්භ වීමට පෙර එය 1990 ගණන්වල සහ 2000 ගණන්වල මුල් භාගයේ ජනප්‍රිය විය. සම්භාව්‍ය භාවිත අවස්ථාව ද්විමය වර්ගීකරණය වේ, නමුත් එහි දිගුව ද හැක. අපි ප්‍රතිගමනය ලෙස බහු ලේබල් වර්ගීකරණය කරන්න.කර්නල් ක්‍රම මගින් රේඛීය නොවන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් කාර්යයන් ඉටු කිරීමට SVM හි හැකියාව බෙහෙවින් වැඩි දියුණු කරන ලදී.