شو هوي إس في إم؟
Context:في التعلم الآلي، آلات متجهة الدعم (SVMs، و شبكات متجهة الدعم) هيدي نماذج التعلم المشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة بتحليل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. طورت في AT&T Bell Laboratories من قبل فلاديمير فابنيك مع زملائه (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [بحاجة لمصدر]) SVMs هيوا من أكثر أساليب التنبؤ قوة، وبتعتمد على أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC المقترحة من قبل فابنيك (1982, 1995) و Chervonenkis (1974). مع مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل واحدة ملامحة بأنها تنتمي لأحد فئتين، خوارزمية تدريب SVM بتبني نموذج بيعطي أمثلة جديدة لفئة أو أخرى، وبيعمل منها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (بالرغم من وجود طرق زي مقياس بلات لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). إس في إم بيخترط أمثلة تدريب لنقاط في الفضاء عشان يزيد عرض الفجوة بين الفئتين. بعدين بتتخطي الأمثلة الجديدة في نفس المساحة وتتوقع إنو بتنتمي لفئة بناءً على أي جانب من الفجوة بتقع.  بالإضافة لإجراء التصنيف الخطي، يمكن لـ SVM تنفيذ تصنيف غير خطي بكفاءة باستخدام ما يسمى خدعة النواة، ويقطعون بصورة ضمنية مدخلاتهم في مساحات سمات عالية الأبعاد.  الخوارزمية لتجميع متجه الدعم، اللي خلقتها هافا سيجلمان وفلاديمير فابنيك، بتطبق إحصائيات متجه الدعم، اللي طورتها خوارزمية آلات متجه الدعم، لتصنيف البيانات اللي ما بمتسمية. [ بحاجة لمصدر ] مجموعات البيانات دي بتحتاج نهج التعلم غير المشرف عليها، اللي بتحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات، وبعدين، لتخطيط البيانات الجديدة حسب هذه المجموعات.
إس في إم بيترجم ل"آلة متجهة الدعم". هيدا نموذج تعلم آلة لمهام التعلم المشرف. كان مشهور بالسنوات التسعينات وأوائل الألفية التانية، قبل ما يطلع التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكي هيي التصنيف الثنائي، بس امتداده بيقدر يعمل تصنيف متعدد التسميات زي ما عملنا بالرجعة. طرق النواة عززت كتير قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.