 Résumez les forces et les faiblesses d'un algorithme d'apprentissage automatique donné.
 Machines à vecteurs de support (SVM)
 Les machines à vecteurs de support (SVM) sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé dans les tâches de classification et de régression. Ils sont capables de modéliser des limites de décision hautement non linéaires et peuvent gérer de grands ensembles de données avec un large éventail d'ensembles de fonctionnalités. D'un autre côté, ils nécessitent une grande quantité de mémoire et ne fonctionnent pas bien avec des ensembles de données de grande dimension ou bruyants. Ils sont également sensibles à la sélection des hyperparamètres, nécessitant un réglage minutieux pour obtenir de bons résultats.