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Machines à vecteurs de support
Définition :
Les machines à vecteurs de support (SVM) sont des modèles d'apprentissage automatique utilisés en sciences cognitives et en linguistique cognitive pour la classification et la régression. Elles permettent de séparer efficacement des données en utilisant un hyperplan dans un espace multidimensionnel. Les SVM sont notamment appréciées pour leur capacité à gérer des jeux de données complexes et non linéaires.
Les machines à vecteurs de support
Les machines à vecteurs de support (SVM pour Support Vector Machines) sont des modèles d'apprentissage automatique utilisés en classification et en régression. Elles font partie des techniques les plus populaires en apprentissage supervisé, notamment en raison de leur grande efficacité dans la résolution de problèmes complexes.
Fonctionnement
Le principe des SVM repose sur la recherche d'un hyperplan optimal qui sépare au mieux les différentes classes de données dans un espace multidimensionnel. En d'autres termes, les SVM cherchent à trouver la meilleure frontière de décision pour classer correctement de nouvelles observations.
Applications
Les SVM sont largement utilisées dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, la bioinformatique, la détection de spam, la classification de textes, etc. Leur capacité à gérer des données de grande dimension et non linéaire en fait des outils polyvalents pour de nombreuses applications.
Avantages
Les principaux avantages des SVM incluent leur efficacité pour traiter des données complexes, leur capacité à généraliser à de nouvelles données et leur robustesse par rapport aux problèmes de surapprentissage.
En conclusion, les machines à vecteurs de support sont des outils puissants en matière d'apprentissage automatique, offrant des solutions efficaces pour la classification et la régression dans divers domaines. Leur popularité continue de croître grâce à leurs performances et à leur adaptabilité à de nombreux types de données.
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