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Máquinas de vectores de soporte
Definición:
Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en problemas de clasificación y regresión. Estas máquinas buscan encontrar el hiperplano que mejor pueda separar los datos en diferentes clases o predecir valores numéricos, maximizando el margen de separación y minimizando el error de predicción. Son especialmente eficaces en situaciones donde los datos son linealmente separables o casi linealmente separables en un espacio de alta dimensión.
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) son un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en el ámbito de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. Este algoritmo es especialmente útil para problemas de clasificación y regresión, y se basa en encontrar el hiperplano óptimo que mejor separa las distintas clases de datos.
Funcionamiento de las SVM
El objetivo de las SVM es encontrar el hiperplano que maximiza el margen de separación entre las clases, es decir, la distancia entre el hiperplano y los puntos más cercanos de cada clase. Esto se logra optimizando una función que considera tanto la correcta clasificación de los datos como la maximización del margen.
Aplicaciones de las SVM
Las SVM se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de patrones, bioinformática, análisis de imágenes, entre otros. Su capacidad para trabajar con conjuntos de datos de alta dimensionalidad y su robustez ante datos ruidosos las hacen una herramienta muy versátil en el campo de la inteligencia artificial.
En resumen, las Máquinas de Vectores de Soporte son un poderoso algoritmo de aprendizaje supervisado que ha demostrado ser efectivo en la clasificación y regresión de datos en diversas áreas de aplicación.
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