Qu'est-ce que le SVM ?
What is SVM?
SVM stands for ""support vector machine". It is a machine learning model for supervised learning tasks. It was popular in the 1990s and early 2000s, before deep learning take off. The classic use case is binary classification, but its extension can also do multi-label classification as we as regression. Kernel methods greatly enhanced SVM's capability to perform non-linear machine learning tasks.
SVM est l'abréviation de "support vector machine". Il s'agit d'un modèle d'apprentissage automatique pour les tâches d'apprentissage supervisé. Il était populaire dans les années 1990 et au début des années 2000, avant que l'apprentissage profond ne prenne son essor. Le cas d'utilisation classique est la classification binaire, mais son extension permet également de faire de la classification multi-label ainsi que de la régression. Les méthodes à noyau ont considérablement amélioré la capacité des SVM à effectuer des tâches d'apprentissage automatique non linéaires.
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Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM, ou réseaux à vecteurs de support) sont des modèles d'apprentissage supervisés avec des algorithmes d'apprentissage associés qui analysent les données pour la classification et l'analyse de régression. Développés aux AT&T Bell Laboratories par Vladimir Vapnik et ses collègues (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes et Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997[citation nécessaire]), les SVM sont l'une des méthodes de prédiction les plus robustes, car ils sont basés sur des cadres d'apprentissage statistique ou sur la théorie VC proposée par Vapnik (1982, 1995) et Chervonenkis (1974). Étant donné un ensemble d'exemples d'apprentissage, chacun marqué comme appartenant à l'une des deux catégories, un algorithme d'apprentissage SVM construit un modèle qui affecte les nouveaux exemples à l'une ou l'autre catégorie, ce qui en fait un classificateur linéaire binaire non probabiliste (bien qu'il existe des méthodes telles que l'échelonnement de Platt pour utiliser les SVM dans un cadre de classification probabiliste). Le SVM fait correspondre les exemples d'apprentissage à des points dans l'espace de manière à maximiser la largeur de l'écart entre les deux catégories. Les nouveaux exemples sont ensuite cartographiés dans ce même espace et leur appartenance à une catégorie est prédite en fonction du côté de l'écart où ils se situent.

Outre la classification linéaire, les SVM peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire en utilisant ce que l'on appelle l'astuce du noyau, en cartographiant implicitement leurs entrées dans des espaces de caractéristiques à haute dimension.

L'algorithme de regroupement des vecteurs de support, créé par Hava Siegelmann et Vladimir Vapnik, applique les statistiques des vecteurs de support, développées dans l'algorithme des machines à vecteurs de support, pour catégoriser les données non étiquetées[citation nécessaire]. Ces ensembles de données nécessitent des approches d'apprentissage non supervisées, qui tentent de trouver des regroupements naturels de données en groupes et, ensuite, de cartographier les nouvelles données en fonction de ces regroupements.
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