ما هو الـ "إس في إم"؟
Context:في التعلم الآلي، آلات متجه الدعم (SVMs، شبكات متجه الدعم أيضًا) هي نماذج تعلم مشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة بها التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. طور في مختبرات AT&T بيل فلاديمير فابنيك مع زملائه (بوزر وآخرون، 1992، غيون وآخرون، 1993، كورتيس و فابنيك، 1995، فابنيك وآخرون، 1997) ، 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). مع مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل منها معلّمة بأنها تنتمي إلى واحدة من فئتين، خوارزمية تدريب SVM تبني نموذج يعين أمثلة جديدة لفئة واحدة أو أخرى، مما يجعلها مصنفًا خطيًا ثنائيًا غير احتمالي (على الرغم من أن طرقًا مثل تصنيف Platt موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). SVM يرسم خرائط لأمثلة التدريب إلى نقاط في الفضاء بحيث يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. بعدين تتم رسم خريطة الأمثلة الجديدة في نفس الفضاء وتتوقع أنها تنتمي إلى فئة بناءً على أي جانب من الفجوة تقع.  بالإضافة إلى أداء التصنيف الخطي، يمكن لـ SVM أداء تصنيف غير خطي بكفاءة باستخدام ما يسمى خدعة النواة، مما يرسم خريطة ضمنية لدخولاتها إلى مساحات سمات عالية الأبعاد.  خوارزمية تجميع متجه الدعم، التي أنشأتها هافا سيجلمان وفلاديمير فابنيك، تطبق إحصاءات متجه الدعم، التي تم تطويرها في خوارزمية آلات متجه الدعم، لتصنيف البيانات غير الملصقة. هذه مجموعات البيانات تتطلب أساليب التعلم غير الخاضعة للإشراف، والتي تحاول العثور على تجميع طبيعي للبيانات إلى مجموعات، ثم ترسم بيانات جديدة وفقًا لهذه المجموعات.
"إس في إم" هو اختصار لـ "آلة متجه الدعم". هو نموذج تعلم آلي لمهام التعلم الخاضعة للإشراف. كانت شائعة في التسعينات وبداية العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، قبل ان يطلع التعلم العميق. حالة الاستخدام الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده يمكنه أيضاً القيام بتصنيف متعدد التسميات مثلما فعلنا مع التراجع. طرق النواة عززت قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.