ما هو الـ"إس في إم"؟
Context:في التعلم الآلي، آلات متجه الدعم (SVMs، شبكات متجه الدعم) هي نماذج التعلم المشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة بها التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تطورت في مختبرات AT&T بيل بواسطة فلاديمير فابنيك مع زملاء (بوزر وآخرون، 1992، غيون وآخرون، 1993، كورتيس و فابنيك، 1995، فابنيك وآخرون، 1997 [ بحاجة لمصدر ]) ، SVMs هي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة، وهي مبنية على أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC التي اقترحها فابنيك (1982, 1995) و Chervonenkis (1974). مع مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل منها معلما بأنها تنتمي إلى واحدة من فئتين، خوارزمية تدريب SVM تبني نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو أخرى، مما يجعلها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (على الرغم من أن أساليب مثل Platt scaling موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). SVM يعرض نماذج التدريب على نقاط في الفضاء عشان يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. بعدين تتم رسم خريطة للمثالات الجديدة في نفس الفضاء وتتوقع ان تنتمي لفئة بناء على اي جانب من الفجوة تقع.  بالإضافة لتنفيذ التصنيف الخطي، يمكن لـ SVMs بفعالية تنفيذ تصنيف غير خطي باستخدام ما يسمى خدعة النواة، مما يرسم بصورة ضمنية مخططات مدخلاتهم إلى مساحات سمات عالية الأبعاد.  الخوارزميه التجميعيه لمتجهات الدعم, التي انشأها هافا سيجلمان و فلاديمير فابنيك, تطبق احصائيات متجهات الدعم, التي طورتها الخوارزميه آلات متجهات الدعم, لتصنيف البيانات غير المسمى. [ بحاجة لمصدر ] هذه المجموعات من البيانات تتطلب نهج التعلم غير الخاضع للرقابة، والتي تحاول العثور على التجميع الطبيعي للبيانات إلى مجموعات، ومن ثم رسم بيانات جديدة وفقًا لهذه التجمعات.
"سفم" هو اختصار لـ "جهاز متجه الدعم". هو نموذج تعلم آلي لمهام التعلم المشرف عليها. كان شائع في التسعينات وبداية الالفينات، قبل ان يطلع التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده يمكن أيضاً القيام بتصنيف متعدد التسميات مثلما نقوم بالرجعة. طرق النواة عززت قدرة SVM بشكل كبير على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.