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Máquinas de vectores de soporte (SVM)
Definición:
Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático utilizado en tareas de clasificación y regresión. Su objetivo es encontrar el hiperplano que mejor separa las diferentes clases de datos en un espacio multidimensional, maximizando el margen entre las clases. Las SVM son especialmente útiles cuando los datos no son linealmente separables, ya que pueden utilizar funciones kernel para mapear los datos a un espacio de mayor dimensionalidad donde sí sean separables.
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
En el campo de la informática y la inteligencia artificial, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmos de aprendizaje supervisado utilizados para tareas como clasificación y regresión.
¿Cómo funcionan las SVM?
Las SVM funcionan construyendo un hiperplano en un espacio de alta dimensión que clasifica de la mejor manera posible los puntos de datos. Este hiperplano se elige de modo que maximice la distancia entre los puntos de datos más cercanos de las diferentes clases, lo que ayuda a garantizar una mayor generalización y capacidad predictiva del modelo.
¿Por qué son importantes las SVM?
Las SVM son importantes en la inteligencia artificial debido a su capacidad para manejar eficazmente conjuntos de datos de alta dimensión y su flexibilidad para adaptarse a diferentes problemas de clasificación. Además, las SVM tienen la capacidad de manejar datos no lineales a través de trucos del kernel, lo que las hace extremadamente versátiles en aplicaciones del mundo real.
En resumen, las Máquinas de Vectores de Soporte son una herramienta poderosa en el campo de la informática y la inteligencia artificial, que ha demostrado ser efectiva en una amplia gama de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta el análisis de texto.
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