شنو هو الـ"ايس في ام"؟
Context:في التعلم الآلي ، آلات متجه الدعم (SVMs ، شبكات متجه الدعم أيضًا) هي نماذج تعلم مشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تطورت في مختبرات AT&T بيل بواسطة فلاديمير فابنيك مع زملائه (بوزر وآخرون ، 1992 ، غيون وآخرون ، 1993 ، كورتيس و فابنيك ، 1995 ، فابنيك وآخرون ، 1997 [ بحاجة لمصدر ]) SVMs هي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة ، وهي تستند إلى أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC التي اقترحها فابنيك (1982 ، 1995) و Chervonenkis (1974). وبالاعتماد على مجموعة من أمثلة التدريب ، كل منها معلَّم على أنها تنتمي إلى واحدة من فئتين ، تقوم خوارزمية تدريب SVM ببناء نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو الأخرى ، مما يجعلها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (على الرغم من أن طرق مثل Platt scaling موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). SVM يربط مثالات التدريب بنقاط في الفضاء حتى يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. ثم تتم رسم خريطة الامثلة الجديده في نفس المساحة وتتوقع ان تنتمي الى فئة على اساس اي جانب من الفجوة تسقط.  بالإضافة الى أداء التصنيف الخطي، يمكن لـ SVM أداء تصنيف غير خطي بكفاءة باستخدام ما يسمى خدعة النواة، ويقومون بصياغة بياناتهم بصورة ضمنية في مساحات الميزات عالية الأبعاد.  خوارزمية تجميع متجه الدعم ، التي أنشأها هافا سيجلمان و فلاديمير فابنيك ، تطبق إحصاءات متجه الدعم ، التي تم تطويرها في خوارزمية آلات متجه الدعم ، لتصنيف البيانات غير الملصقة. [ بحاجة لمصدر ] هذه مجموعات البيانات تتطلب أساليب التعلم غير الخاضعة للإشراف ، التي تحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات ، ثم ترسم بيانات جديدة وفقًا لهذه المجموعات.
SVM هو اختصار لـ ""ماكينة متجه الدعم". هوه نموذج تعلم آلة لمهمات التعلم المشرف عليها. كَانَ شَهِيرًا فِي التسعينيات وبداية الـ2000، قَبْلَ انْ يَطْلَع التَّعَلُّم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكي هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده يمكن ايضاً القيام بتصنيف متعدد التسميات مثلما نقوم بالرجعة. طرق النواة عززت قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي الغير خطية.