सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) और न्यूरल नेटवर्क में क्या अंतर है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) और न्यूरल नेटवर्क दोनों मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं, लेकिन इनमें थोड़ा सा अंतर है।

SVM एक लोगिकल मॉडल है जो डेटा को दो वर्गों में वर्गीकरण करता है - संभावित भेदभाव को समझने के लिए एक फाइनलाइन (हाइपरप्लेन) की मदद से। यह एक लीनियर मॉडल हो सकता है या इसे कर्वड़ बनाने के लिए एक कर्नल फंक्शन (रद्दी) के साथ विस्तारित किया जा सकता है।

वहीं, न्यूरल नेटवर्क होते हैं जो एक आंशिक लोगिकल मॉडल होते हैं जो बहुत सारे नोडों और बहुत सारी लेयरों के माध्यम से आंशिक बदलती होती हैं। न्यूरल नेटवर्क कुछ इनपुटों की एक लोगिकल आउटपुट देंगे, लेकिन यह उपलब्ध डेटा के साथ जितना समझदार होता है।

सबसे बड़ा अंतर यह है कि SVM लोगिकल मॉडल हैं जो एक हाइपरप्लेन की मदद से बहुत सारे उपलब्ध फंक्शनों में से एक को चुनते हैं, जबकि न्यूरल नेटवर्क  कुछ उपलब्ध डेटा के साथ जितना समझदार होता है। न्यूरल नेटवर्क चुनावी होते हैं और दुनिया में बहुत सारी अप्लीकेशन में सफलतापूर्वक उपयोग किए जाते हैं जबकि SVM बाकी कुछ ऐसे ऐप्लिकेशंस में उपयोग करना आसान होता है जो डाटा को दो वर्गों में वर्गीकरण करते हैं साथ ही यह रिस्क कम होता है।