"Riassumere i punti di forza e di debolezza di un algoritmo di apprendimento automatico specifico."
'Macchine a Vettori di Supporto (SVM)'
Le macchine a vettori di supporto (SVM) sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato in compiti di classificazione e regressione. Sono in grado di modellare confini decisionali altamente non lineari e possono gestire grandi set di dati con una vasta gamma di caratteristiche. D'altra parte, richiedono una grande quantità di memoria e non si comportano bene con set di dati ad alta dimensionalità o rumorosi. Sono anche sensibili alla selezione di iperparametri, richiedendo una sintonizzazione attenta per ottenere buoni risultati.