Что такое метод опорных векторов (SVM)?

Метод опорных векторов (SVM) что это такое?

Метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) – это алгоритм обучения с учителем, применяемый в области машинного обучения. Он применяется преимущественно для выполнения задач, таких как классификация и регрессия. Этот алгоритм способен обработать различные задачи, такие как определение электронных писем как спама, распознавание почерка или даже обнаружение лиц на фотографиях. Он очень гибок и способен работать с большим количеством информации и сложными связями в данных.

Основная цель SVM – построить наилучшую возможную линию (или плоскость) для разделения разных групп на основе их характеристик. Это похоже на поиск идеальной границы между различными классами в наборе данных. Таким образом, будь то классификация текста, изображений или чего-либо еще, SVM становится незаменимым инструментом в увлекательном мире машинного обучения.

Типы SVM

• Google DeepMind представляет AlphaCode 2 искусственный интеллект (AI) система, использующая силу модели Gemini для замечательного прогресса в области превосходства в конкурентном программировании
• Искусственный интеллект и изменение климата
• Знакомьтесь с DeepCache простым и эффективным алгоритмом ускорения для динамического сжатия моделей диффузии во время выполнения.

Линейный метод опорных векторов

Линейный SVM работает наилучшим образом, когда данные можно легко разделить на две группы с помощью прямой линии. Представьте, что ваши данные представлены точками на листе бумаги, и вы можете нарисовать одну прямую линию, чтобы идеально разделить их на два разных класса. То есть данные должны быть абсолютно линейно разделяемыми.

Нелинейный метод опорных векторов

Когда данные невозможно классифицировать на две отдельные группы с помощью прямой линии, в игру вступает нелинейный SVM. Здесь данные не являются линейно разделимыми. В таких ситуациях применяется нелинейный SVM с его ядерными трюками. В реальном мире данные часто бывают неупорядоченными и не следуют простому шаблону, и в таких случаях применяется нелинейный SVM с его ядерными трюками.

Как это работает?

Представьте, у вас есть две группы вещей, скажем, зеленые и синие точки, разбросанные на полу. Задача SVM состоит в том, чтобы найти наилучшую возможную линию (или плоскость, если вы находитесь в трехмерном мире), которая разделяет эти точки на их соответствующие группы.

Теперь, может быть, существует много линий, которые разделяют точки, верно? Но SVM ищет особенную – линию, которая имеет максимальное расстояние от ближайших зеленых точек до линии и от ближайших синих точек до линии. Это расстояние называется “отступом”, и SVM стремится сделать его максимально большим.

Ближайшие точки, играющие ключевую роль в определении линии, называются “опорными векторами”. SVM сосредоточивается на них, чтобы нарисовать лучшую линию, максимально увеличивающую пространство между двумя группами.

Но что, если ваши точки не аккуратно разделены прямой линией? Что, если они расположены хаотично? Здесь SVM может использовать так называемые “ядерные трюки” для переноса проблемы в пространство большей размерности, что позволяет построить более сложную кривую или поверхность разделения.

Применение и приложения

1. Фильтрация спам-писем: Представьте, что у вас есть почтовый ящик, заполненный сообщениями, некоторые из которых являются спамом, а некоторые нет. SVM можно использовать для создания умного фильтра, который научится различать спам и обычные письма. Он анализирует различные характеристики писем, такие как используемые слова, и проводит границу между спамом и не-спамом, поддерживая вашу папку в порядке.

2. Распознавание почерка: Если вам нужно, чтобы ваш компьютер распознавал почерк разных людей, SVM может справиться с этим. Анализируя характеристики рукописных букв, такие как их формы и размеры, SVM может провести линии или кривые, разделяющие почерк одного человека от другого, что полезно для приложений, таких как распознавание цифр в почтовых службах.

3. Медицинская диагностика: В мире медицины SVM может помочь в диагностике заболеваний. Предположим, у вас есть данные о пациентах, некоторые из которых имеют определенное состояние, а некоторые нет. SVM может проанализировать различные показатели здоровья и создать границу, разделяющую здоровых пациентов от тех, у кого есть состояние. Это может помочь врачам делать более точные диагнозы.

4. Классификация изображений: Представьте сценарий, где у вас много изображений, некоторые из которых изображают кошек, а другие – собак. SVM может стать героем, создав систему, которая научится отличать кошек и собак на основе характеристик, таких как цвета, формы или узоры. Он проводит линию (или более сложные границы) для правильной классификации новых изображений.

5. Прогнозирование на фондовом рынке: Если вас интересует фондовый рынок, SVM может быть полезен. Анализируя исторические данные о ценных бумагах и учитывая различные факторы, такие как объемы торговли и изменения цен, SVM может создать модель для прогнозирования, повысится или понизится ли цена акции.

Ссылки:

• https://towardsdatascience.com/support-vector-machine-introduction-to-machine-learning-algorithms-934a444fca47
• https://www.techtarget.com/whatis/definition/support-vector-machine-SVM
• https://monkeylearn.com/blog/introduction-to-support-vector-machines-svm/
• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/support-vector-machinessvm-a-complete-guide-for-beginners/
• https://www.geeksforgeeks.org/support-vector-machine-algorithm/

Пост Что такое Support Vector Machine (SVM)? появился сначала на MarkTechPost.