SVM کیا ہے؟
مشین لرننگ میں، سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVMs، ویکٹر نیٹ ورک کو بھی سپورٹ کرتے ہیں AT&T بیل لیبارٹریز میں Vladimir Vapnik کے ساتھیوں کے ساتھ تیار کیا گیا (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, [1] Vapnik et al., 1997[حوالہ درکار ہے]) SVMs میں سے ایک ہے۔ سب سے مضبوط پیشین گوئی کے طریقے، شماریاتی سیکھنے کے فریم ورک یا VC تھیوری پر مبنی ہیں جو Vapnik (1982, 1995) اور Chervonenkis (1974) کے تجویز کردہ ہیں۔ تربیتی مثالوں کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے، ہر ایک کو دو زمروں میں سے ایک کے طور پر نشان زد کیا گیا ہے، ایک SVM تربیتی الگورتھم ایک ایسا ماڈل بناتا ہے جو نئی مثالیں کسی ایک زمرے یا دوسرے کو تفویض کرتا ہے، اسے ایک غیر امکانی بائنری لکیری درجہ بندی بناتا ہے (حالانکہ طریقوں جیسے پلیٹ فارم امکانی درجہ بندی کی ترتیب میں SVM استعمال کرنے کے لیے اسکیلنگ موجود ہے)۔ SVM تربیتی مثالوں کو خلا میں پوائنٹس کے لیے نقشہ بناتا ہے تاکہ دونوں زمروں کے درمیان فاصلہ کی چوڑائی کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے۔ اس کے بعد نئی مثالوں کو اسی جگہ میں نقشہ بنایا جاتا ہے اور اس کی پیش گوئی کی جاتی ہے کہ وہ اس زمرے سے تعلق رکھتے ہیں جس کی بنیاد پر وہ خلا کے کس طرف گرتے ہیں۔   لکیری درجہ بندی کو انجام دینے کے علاوہ، SVMs مؤثر طریقے سے غیر لکیری درجہ بندی کر سکتے ہیں جسے کرنل ٹرِک کہا جاتا ہے، واضح طور پر اپنے ان پٹ کو اعلی جہتی خصوصیت کی جگہوں میں نقشہ بناتا ہے۔   سپورٹ ویکٹر کلسٹرنگ[2] الگورتھم، جو ہوا سیگل مین اور ولادیمیر واپنک نے بنایا ہے، بغیر لیبل والے ڈیٹا کی درجہ بندی کرنے کے لیے، سپورٹ ویکٹر مشینوں کے الگورتھم میں تیار کردہ سپورٹ ویکٹر کے اعدادوشمار کو لاگو کرتا ہے۔ گروپوں میں ڈیٹا کی قدرتی کلسٹرنگ تلاش کرنے کی کوشش کریں اور پھر، ان کلسٹرز کے مطابق نئے ڈیٹا کا نقشہ بنانے کی کوشش کریں۔
SVM کا مطلب ہے ""سپورٹ ویکٹر مشین"۔ یہ زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے ایک مشین لرننگ ماڈل ہے۔ یہ 1990 کی دہائی اور 2000 کی دہائی کے اوائل میں، گہری سیکھنے کے آغاز سے پہلے مقبول تھا۔ کلاسک استعمال کا معاملہ بائنری درجہ بندی ہے، لیکن اس کی توسیع بھی ہو سکتی ہے۔ ملٹی لیبل کی درجہ بندی کریں جیسا کہ ہم رجعت کے طور پر کرتے ہیں۔ کرنل کے طریقوں نے غیر لکیری مشین سیکھنے کے کاموں کو انجام دینے کے لئے SVM کی صلاحیت کو بہت بڑھایا ہے۔