ما هو SVM؟
Context:في التعلم الآلي ، آلات متجه الدعم (SVMs ، أيضا شبكات متجه الدعم) هي نماذج التعلم الخاضعة للإشراف مع خوارزميات التعلم المرتبطة التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تم تطوير SVM في AT&T Bell Laboratories بواسطة Vladimir Vapnik مع زملاء (Boser et al. ، 1992 ، Guyon et al. ، 1993 ، Cortes and Vapnik ، 1995 ، Vapnik et al. ، 1997 [ بحاجة لمصدر ]) ، وهي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة ، حيث تستند إلى أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC التي اقترحها Vapnik (1982 ، 1995) و Chervonenkis (1974). بالنظر إلى مجموعة من أمثلة التدريب ، كل منها معلّم بأنه ينتمي إلى واحدة من فئتين ، تقوم خوارزمية تدريب SVM ببناء نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو أخرى ، مما يجعلها مصنفًا خطيًا ثنائيًا غير محتمل (على الرغم من وجود أساليب مثل Platt scaling لاستخدام SVM في إعداد تصنيف محتمل). يقوم SVM برسم خرائط لأمثلة التدريب إلى نقاط في الفضاء من أجل تحقيق أقصى قدر من عرض الفجوة بين الفئتين. ثم يتم رسم خريطة الأمثلة الجديدة في نفس الفضاء وتوقع أنها تنتمي إلى فئة بناءً على أي جانب من الفجوة تقع.  بالإضافة إلى أداء التصنيف الخطي، يمكن لـ SVMs أداء تصنيف غير خطي بكفاءة باستخدام ما يسمى خدعة النواة، مما يرسم بصورة ضمنية مخططات مدخلاتها إلى مساحات الميزات عالية الأبعاد.  تطبق خوارزمية تجميع ناقلات الدعم ، التي أنشأها هافا سيغلمان وفلاديمير فابنيك ، إحصاءات ناقلات الدعم ، التي تم تطويرها في خوارزمية آلات ناقلات الدعم ، لتصنيف البيانات غير الملصقة. تتطلب مجموعات البيانات هذه نهج التعلم غير الخاضعة للإشراف ، والتي تحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات ، ثم رسم بيانات جديدة وفقًا لهذه المجموعات.
SVM هو اختصار لـ "ماكينة متجه الدعم". إنه نموذج للتعلم الآلي لمهام التعلم الإشرافية. كانت شائعة في التسعينيات وأوائل الألفية الثانية، قبل أن يبدأ التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، ولكن امتداده يمكن أيضا أن تفعل تصنيف متعددة العلامات كما نحن على النحو التراجع. طرق النواة عززت بشكل كبير قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.