프런트엔드와 백엔드
소프트웨어 공학에서 프론트 엔드와 백엔드라는 용어는 소프트웨어의 presentation layer (프론트 엔드)과 data access layer (백엔드) 또는 물리구조 또는 하드웨어 사이의 관심사를 분리하는 것을 의미한다. 클라이언트 - 서버 모델에서 클라이언트는 일반적으로 프런트 엔드로 간주되며 서버에서 실제로 presentation 작업이 수행되는 경우에도 일반적으로 서버가 백 엔드로 간주된다.
서포트 벡터 머신
일반적으로, 서포트 벡터 머신은 분류 또는 회귀 분석에 사용 가능한 초평면() 또는 초평면들의 집합으로 구성되어 있다. 직관적으로, 초평면이 가장 가까운 학습 데이터 점과 큰 차이를 가지고 있으면 분류 오차()가 작기 때문에 좋은 분류를 위해서는 어떤 분류된 점에 대해서 가장 가까운 학습 데이터와 가장 먼 거리를 가지는 초평면을 찾아야 한다.
일반적으로 초기의 문제가 유한 차원 공간에서 다루어지는데, 종종 데이터가 선형 구분이 되지 않는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초기 문제의 유한 차원에서 더 높은 차원으로 대응시켜 분리를 쉽게 하는 방법이 제안되었다. 그 과정에서 계산량이 늘어나는 것을 막기 위해서, 각 문제에 적절한 커널 함수 formula_1를 정의한 SVM 구조를 설계하여 내적 연산을 초기 문제의 변수들을 사용해서 효과적으로 계산할 수 있도록 한다.
높은 차원 공간의 초평면은 점들의 집합과 상수 벡터의 내적 연산으로 정의된다. 초평면에 정의된 벡터들은 데이터 베이스 안에 나타나는 이미지 벡터 매개 변수들과의 선형적 결합이 되도록 선택된다. 이 선택된 초평면에서, 초평면에 대응된 점 formula_2는 다음과 같은 관계가 성립한다.
만약 formula_1가 formula_2 와 formula_6가 점점 멀어질 수록 작아진다면, 각각의 합은 테스트 점 formula_2와 그와 대응되는 데이터 점formula_8의 근접성의 정도를 나타내게 된다. 이러한 방식으로, 위 커널식의 합은 구별하고 싶은 집합안에 있는 데이터 점과 테스트 점간의 상대적인 근접성을 측정하는데 사용될 수 있다. 초기 공간에서 볼록하지 않는 집합안의 점 formula_2가 높은 차원으로 대응되었을 때 오히려 더 복잡하고 어려워질 수도 있는데 이런 부분을 주의해야 한다.