اشنو هو الـSVM؟
Context:في التعلم الآلي، ماكينات متجهة الدعم (SVMs، أيضا شبكات متجهة الدعم) هي نماذج التعلم المشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة بها التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تم تطويرها في مختبرات AT&T بيل من قبل فلاديمير فابنيك مع زملاء (بوسر وآخرين، 1992، غيون وآخرين، 1993، كورتيس و فابنيك، 1995، فابنيك وآخرين، 1997) ، وهي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة، وهي تستند إلى أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC التي اقترحها فابنيك (1982، 1995) و Chervonenkis (1974). وبالنظر إلى مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل منها تميزت بأنها تنتمي إلى واحدة من فئتين، تقوم خوارزمية تدريب SVM ببناء نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو الأخرى، مما يجعلها مصنفًا خطيًا ثنائيًا غير احتمالي (على الرغم من أن طرق مثل Platt scaling موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). ويقوم SVM برسم خرائط لأمثلة التدريب على نقاط في الفضاء حتى يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. ومن ثم يتم رسم خريطة الأمثلة الجديدة في نفس المساحة وتوقع أنها تنتمي إلى فئة بناءً على أي جانب من الفجوة تقع.  بالإضافة إلى أداء التصنيف الخطي، يمكن لـ SVMs أداء تصنيف غير خطي بكفاءة باستخدام ما يسمى خدعة النواة، مما يرسم خريطة ضمنية لدخولاتها إلى مساحات الميزات عالية الأبعاد.  الخوارزمية المختلطة للجهازات المتجهة للدعم، التي أنشأتها هافا سيغيلمان وفلاديمير فافنيك، تطبق الإحصاءات المتجهة للجهازات المتجهة للدعم، والتي تم تطويرها في الخوارزمية المختلطة للجهازات المتجهة للدعم، لتصنيف البيانات غير المسماة. [ بحاجة لمصدر ]
الـ SVM هي اختصار لـ "ماكينة متجه الدعم". هو نموذج للتعلم الآلي لمهام التعلم المشرف عليها. كان مشهور في التسعينات وأوائل الألفية الجديدة، قبل ما تتطور التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، ولكن يمكن لتوسيعه أيضا أن يقوم بتصنيف متعدد العلامات مثلما نقوم به في التراجع. طرق النواة عززت بشكل كبير قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.