एसव्हीएम म्हणजे "सपोर्ट वेक्टर मशीन". हे एक मशीन लर्निंग मॉडेल आहे जे पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यांसाठी आहे. 1990 च्या दशकात आणि 2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीला हे लोकप्रिय होते, सखोल शिक्षण सुरू होण्यापूर्वी. क्लासिक युज केस म्हणजे बायनरी क्लासिफिकेशन, पण त्याचा विस्तार मल्टी लेबल क्लासिफिकेशन देखील करू शकतो. कर्नल पद्धतींनी नॉन-लाइनर मशीन लर्निंग कार्ये करण्यासाठी एसव्हीएमची क्षमता मोठ्या प्रमाणात वाढविली.
एसव्हीएम म्हणजे काय?
Context:मशीन लर्निंगमध्ये, सपोर्ट वेक्टर मशीन्स (एसव्हीएम, सपोर्ट वेक्टर नेटवर्क) हे पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडेल आहेत ज्यात संबंधित शिक्षण अल्गोरिदम आहेत जे वर्गीकरण आणि पुनरावृत्ती विश्लेषणासाठी डेटाचे विश्लेषण करतात. एटी अँड टी बेल प्रयोगशाळांमध्ये व्लादिमीर वापनिक यांनी सहकार्यांसह विकसित केले (बोसर व इतर, 1992, गुयोन व इतर, 1993, कोर्टेस आणि वापनिक, 1995, वापनिक व इतर, 1997 [ संदर्भ हवा ]) एसव्हीएम ही एक सर्वात मजबूत अंदाज पद्धती आहे, जी वापनिक (1982, 1995) आणि चेर्वोनेंकीस (1974) यांनी प्रस्तावित केलेल्या सांख्यिकीय शिक्षण फ्रेमवर्क किंवा व्हीसी सिद्धांतवर आधारित आहे. प्रशिक्षण उदाहरणांचा एक संच दिल्यास, प्रत्येकाने दोन श्रेणींपैकी एक म्हणून चिन्हांकित केले आहे, एक एसव्हीएम प्रशिक्षण अल्गोरिदम एक मॉडेल तयार करते जे नवीन उदाहरणे एका श्रेणीमध्ये किंवा दुसर्या श्रेणीमध्ये नियुक्त करते, ज्यामुळे ते नॉन-प्रोबबिलिस्टिक बायनरी रेषेचा वर्गीकरणकर्ता बनते (जरी संभाव्य वर्गीकरण सेटिंगमध्ये एसव्हीएम वापरण्यासाठी प्लॅट स्केलिंगसारख्या पद्धती अस्तित्वात आहेत). एसव्हीएम प्रशिक्षण उदाहरणांना जागेतील बिंदूंवर मॅप करते जेणेकरून दोन श्रेण्यांमधील अंतर जास्तीत जास्त होईल. नवीन उदाहरणे त्याच जागेत मॅप केली जातात आणि त्या गॅपच्या कोणत्या बाजूला पडतात यावर आधारित श्रेणीशी संबंधित असल्याचे भाकीत केले जाते.  रेषेचा वर्गीकरण करण्याव्यतिरिक्त, एसव्हीएम कर्नल ट्रिक नावाची कार्यक्षमतेने नॉन-रेषेचा वर्गीकरण करू शकतात, जे त्यांच्या इनपुटला उच्च-आयामी वैशिष्ट्यांच्या जागेत अप्रत्यक्षपणे मॅप करतात.  सपोर्ट वेक्टर क्लस्टरिंग अल्गोरिदम, हावा सिगेलमन आणि व्लादिमिर वापनिक यांनी तयार केलेला, सपोर्ट वेक्टर मशीन अल्गोरिदममध्ये विकसित केलेल्या सपोर्ट वेक्टरच्या आकडेवारीचा वापर करून लेबल नसलेल्या डेटाचे वर्गीकरण केले जाते. या डेटा सेटला अनसर्विस्ड लर्निंग अॅप्रोचची आवश्यकता असते, जे डेटाचे गटांमध्ये नैसर्गिक क्लस्टरिंग शोधण्याचा प्रयत्न करतात आणि नंतर या क्लस्टरनुसार नवीन डेटा मॅप करतात.