 எஸ்விஎம் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றலில், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMகள், வெக்டார் நெட்வொர்க்குகளையும் ஆதரிக்கின்றன) வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வுக்கான தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் தொடர்புடைய கற்றல் வழிமுறைகளுடன் கண்காணிக்கப்படும் கற்றல் மாதிரிகள் ஆகும். AT&T பெல் ஆய்வகங்களில் விளாடிமிர் வாப்னிக் தனது சக ஊழியர்களுடன் உருவாக்கப்பட்டது (போசர் மற்றும் பலர், 1992, கியோன் மற்றும் பலர்., 1993, கோர்டெஸ் மற்றும் வாப்னிக், 1995, வாப்னிக் மற்றும் பலர்., 1997 [மேற்கோள்கள் தேவை] முறைகள், புள்ளியியல் கற்றல் கட்டமைப்புகள் அல்லது Vapnik (1982, 1995) மற்றும் Chervonenkis (1974) முன்மொழியப்பட்ட VC கோட்பாடு அடிப்படையில். பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளின் தொகுப்பின் அடிப்படையில், ஒவ்வொன்றும் இரண்டு வகைகளில் ஒன்று எனக் குறிக்கப்பட்டால், ஒரு SVM பயிற்சி அல்காரிதம் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகிறது, இது ஒரு வகை அல்லது மற்றொன்றுக்கு புதிய எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குகிறது, இது ஒரு நிகழ்தகவு அல்லாத பைனரி நேரியல் வகைப்படுத்தி (பிளாட் போன்ற முறைகள் என்றாலும். நிகழ்தகவு வகைப்பாடு அமைப்பில் SVM ஐப் பயன்படுத்த அளவிடுதல் உள்ளது). SVM பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை விண்வெளியில் உள்ள புள்ளிகளுக்கு வரைபடமாக்குகிறது, இதனால் இரண்டு வகைகளுக்கு இடையிலான இடைவெளியின் அகலத்தை அதிகரிக்கலாம். புதிய எடுத்துக்காட்டுகள் அதே இடத்தில் வரைபடமாக்கப்பட்டு, இடைவெளியின் எந்தப் பக்கம் விழுகின்றன என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டு ஒரு வகையைச் சேர்ந்ததாக கணிக்கப்படுகிறது. நேரியல் வகைப்பாட்டைச் செய்வதோடு கூடுதலாக, SVMகள் கர்னல் தந்திரம் என்று அழைக்கப்படுவதைப் பயன்படுத்தி நேரியல் அல்லாத வகைப்பாட்டை திறமையாகச் செய்ய முடியும், அவற்றின் உள்ளீடுகளை உயர் பரிமாண அம்ச இடைவெளிகளில் மறைமுகமாக மேப்பிங் செய்கிறது. ஹவா சீகல்மேன் மற்றும் விளாடிமிர் வாப்னிக் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்ட ஆதரவு திசையன் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம், லேபிளிடப்படாத தரவை வகைப்படுத்த, ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களின் அல்காரிதத்தில் உருவாக்கப்பட்ட ஆதரவு திசையன்களின் புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. குழுக்களுக்கு தரவுகளை இயற்கையான கிளஸ்டரிங் செய்து, பின்னர், இந்த கிளஸ்டர்களுக்கு ஏற்ப புதிய தரவை வரைபடமாக்குதல்.
SVM என்பது ""ஆதரவு வெக்டர் மெஷின்" என்பதாகும். இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் பணிகளுக்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரியாகும். இது 1990கள் மற்றும் 2000 களின் முற்பகுதியில், ஆழ்ந்த கற்றல் தொடங்குவதற்கு முன்பு பிரபலமாக இருந்தது. கிளாசிக் பயன்பாட்டு வழக்கு பைனரி வகைப்பாடு ஆகும், ஆனால் அதன் நீட்டிப்பும் கூட முடியும். நாம் பின்னடைவு என பல-லேபிள் வகைப்படுத்தலை செய்ய கர்னல் முறைகள் நேரியல் அல்லாத இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்வதற்கான SVM இன் திறனை பெரிதும் மேம்படுத்தின.