Soporte de máquina de vectores (SVM)

Una máquina de vectores de soporte (SVM) es un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que realiza el aprendizaje supervisado para la clasificación o regresión de grupos de datos.

En la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los sistemas de aprendizaje supervisado proporcionan datos de entrada y salida deseados, que están etiquetados para su clasificación. La clasificación proporciona una base de aprendizaje para el procesamiento de datos en el futuro. Las máquinas de vectores de soporte se utilizan para ordenar dos grupos de datos por clasificación similar. Los algoritmos dibujan líneas (hiperplanos) para separar los grupos según patrones.

Un SVM construye un modelo de aprendizaje que asigna nuevos ejemplos a un grupo u otro. Mediante estas funciones, las SVM se denominan clasificador lineal binario no probabilístico. En entornos de clasificación probabilística, las SVM pueden utilizar métodos como Platt Scaling.

Al igual que otras máquinas de aprendizaje supervisado, una SVM requiere que los datos etiquetados sean entrenados. Los grupos de materiales están etiquetados para su clasificación. Los materiales de capacitación para SVM se clasifican por separado en diferentes puntos del espacio y se organizan en grupos claramente separados. Después de procesar numerosos ejemplos de formación, las SVM pueden realizar un aprendizaje sin supervisión. Los algoritmos intentarán lograr la mejor separación de datos con el límite alrededor del hiperplano maximizado e incluso entre ambos lados.

Las SVM fueron inventadas por Vladimir N. Vapnik y Alexey Ya. Chervonenkis en 1963. Desde entonces, los sistemas se han utilizado en la clasificación de texto, hipertexto e imágenes. Las SVM pueden trabajar con caracteres escritos a mano y los algoritmos se han utilizado en laboratorios de biología para realizar tareas como clasificar proteínas. Los sistemas de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​se utilizan en chatbots, coches autónomos, programas de reconocimiento facial, sistemas expertos y robots, entre otras cosas.