ايه هو إس في إم؟
Context:في التعلم الآلي ، آلات متجه الدعم (SVMs ، وكمان شبكات متجه الدعم) هي نماذج تعلم مشرفة مع خوارزميات التعلم المرتبطة بتحليل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تم تطويرها في مختبرات AT&T Bell من قبل فلاديمير فابنيك مع زملاء (Boser et al. ، 1992 ، Guyon et al. ، 1993 ، Cortes and Vapnik ، 1995 ، Vapnik et al. ، 1997 [ بحاجة لمصدر ]) ، SVMs هي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة ، وهي تستند إلى أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC التي اقترحها Vapnik (1982 ، 1995) و Chervonenkis (1974). وبالنظر لمجموعة من أمثلة التدريب ، كل منها مُعَلَّم بأنها تنتمي إلى واحدة من فئتين ، فإن خوارزمية تدريب SVM بتبني نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو الأخرى ، مما يجعلها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (على الرغم من أن أساليب مثل Platt scaling موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). بيعمل SVM خرائط لأمثلة التدريب على نقاط في الفضاء عشان يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. بعد كده بيتم وضع الأمثلة الجديدة في نفس المساحة ويتوقع إنها بتنتمي لفئة بتعتمد على أي جانب من الفجوة بتقع.  بالإضافة إلى أداء التصنيف الخطي ، يمكن لـ SVMs أن تقوم بكفاءة بتصنيف غير خطي باستخدام ما يسمى خدعة النواة ، ويقومون برسم خرائط مدخلاتهم ضمنيًا في مساحات الميزات عالية الأبعاد.  خوارزمية تجميع ناقلات الدعم ، التي أنشأتها هافا سيجلمان وفلاديمير فابنيك ، تطبق إحصاءات ناقلات الدعم ، التي تم تطويرها في خوارزمية آلات ناقلات الدعم ، لتصنيف البيانات غير الملصقة. [ بحاجة لمصدر ] تتطلب مجموعات البيانات هذه نهج تعلم غير خاضع للإشراف ، والتي تحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات ، ثم ترسم بيانات جديدة وفقًا لهذه التجميعات.
إس في إم هو اختصار لـ "آلة ناقل الدعم". ده نموذج تعلم آلي لمهام التعلم المشرف عليها. كانت مشهورة في التسعينات وأوائل الألفية التانية، قبل ما يطلع التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده ممكن بردو يعمل تصنيف متعدد التسميات زي ما نقوم به كرجعة. طرق النواة عززت قدرة SVM بشكل كبير على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.