شو هو الـSVM؟
Context:في التعلم الآلي، آلات متجه الدعم (SVMs، شبكات متجه الدعم أيضًا) هي نماذج تعلم مشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة بتحليل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تطورت في مختبرات AT&T بيل بواسطة فلاديمير فابنيك مع زملائه (بوزر وآخرين، 1992، غيون وآخرين، 1993، كورتيس و فابنيك، 1995، فابنيك وآخرين، 1997) ، SVMs هي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة، وهي مبنية على أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC المقترحة من قبل فابنيك (1982, 1995) و Chervonenkis (1974). مع مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل واحدة منها موصوفة بأنها تنتمي إلى واحدة من فئتين، خوارزمية تدريب SVM تبني نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو الأخرى، مما يجعلها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (على الرغم من أن أساليب مثل مقياس Platt موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). SVM بيضبط أمثلة التدريب بنقاط في الفضاء عشان يزيد عرض الفجوة بين الفئتين. بعد كدا، بتتم رسم الخريطة للنموذج الجديد في نفس المساحة وتتوقع ان ينتمي للفئة بناء على أي جانب من الفجوة يقع.  بالإضافة لعملية التصنيف الخطي، يمكن لـ SVMs بنجاح أن يقوموا بتصنيف غير خطي باستخدام ما يسمى خدعة النواة، ويقوموا بتعريف مدخلاتهم بصورة ضمنية في مساحات سمات عالية الأبعاد.  خوارزمية تجميع متجه الدعم، اللي خلقتها هافا سيجيلمان وفلاديمير فابنيك، بتطبق إحصاءات متجه الدعم، اللي طورتها خوارزمية آلات متجه الدعم، لتصنيف البيانات غير المسماة. [ بحاجة لمصدر ] مجموعات البيانات دي بتحتاج نهج تعلم غير خاضع للإشراف، واللي بيحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات، ومن ثم، رسم بيانات جديدة وفقا لهذه المجموعات.
إس في إم هو اختصار لـ "آلة متجه الدعم". هو نموذج تعلم آلي لمهام التعلم المشرف عليها. كان مشهور في التسعينات وأوائل الألفية الجديدة، قبل ما يطلع التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده ممكن يعمل أيضا تصنيف متعدد التسميات مثل ما نقوم به في التراجع. طرق النواة عززت قدرة SVM بشكل كبير على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.