 Quelle est la différence entre une machine à vecteurs de support (SVM) et un réseau de neurones ?
Les machines à vecteurs de support (SVM) sont des algorithmes d'apprentissage supervisé qui peuvent être utilisés pour des tâches de classification et de régression. Ils utilisent un sous-ensemble de données d'apprentissage, appelés vecteurs de support, pour créer une limite de décision utilisée pour catégoriser de nouveaux points de données. Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques plus polyvalents inspirés du cerveau humain, constitués de neurones interconnectés. Les neurones sont connectés avec des bords pondérés qui, une fois ajustés, peuvent produire une sortie lorsqu'ils sont présentés avec des données d'entrée. Les réseaux de neurones sont mieux adaptés aux tâches plus complexes comme le traitement du langage naturel, tandis que les SVM sont mieux adaptés aux tâches plus simples comme la classification.