Ciencia Cognitiva > Lingüística Cognitiva >
Máquinas de vectores de soporte

Última actualización el lunes, 29 de abril de 2024.

 

Definición:

La versión en audio de este documento es proporcionada por www.studio-coohorte.fr. El Studio Coohorte te da acceso a la mejor síntesis de audio del mercado en una interfaz elegante y potente. Si lo desea, puede obtener más información y probar su servicio avanzado de texto a voz usted mismo.

Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático supervisado utilizado para la clasificación y regresión de datos. Estas máquinas mapean los datos de entrada a un espacio dimensional superior para separar de manera óptima las diferentes clases, encontrando el hiperplano que mejor divide las clases con el margen más grande posible.

Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM por sus siglas en inglés) son un poderoso modelo de aprendizaje automático utilizado en campos como la Ciencia Cognitiva y la Lingüística Cognitiva. Este algoritmo de clasificación es capaz de separar clases de datos distintas mediante la construcción de hiperplanos en un espacio multidimensional.

Funcionamiento de las SVM

Las SVM funcionan encontrando el hiperplano óptimo que maximiza el margen de separación entre las clases de datos. Este hiperplano es aquel que minimiza el error de clasificación y maximiza la distancia entre los puntos más cercanos de cada clase, permitiendo una clasificación precisa y robusta incluso en conjuntos de datos no lineales.

Además de su capacidad para clasificar datos de manera eficiente, las SVM también son utilizadas en tareas como regresión, detección de valores atípicos y clasificación multi-clase, lo que las convierte en una herramienta versátil en el campo del aprendizaje automático.

Aplicaciones de las SVM

Las SVM han sido ampliamente aplicadas en diversas áreas, incluyendo reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, bioinformática, visión por computadora, entre otros. Su capacidad para trabajar con conjuntos de datos de alta dimensionalidad y su eficacia en la clasificación de datos complejos hacen de las SVM una opción atractiva para numerosos problemas en los que se requiere precisión y generalización.

En resumen, las Máquinas de Vectores de Soporte son un concepto fundamental en el campo del aprendizaje automático, con aplicaciones significativas en disciplinas como la Ciencia Cognitiva y la Lingüística Cognitiva.

 

Si quieres aprender más sobre este tema, te recomendamos estos libros.

 

También te pueden interesar los siguientes temas: