Human: 머신 러닝에서 서포트 벡터 머신(SVM, 서포트 벡터 네트워크[1]라고도 함)은 분류 및 회귀 분석을 위해 데이터를 분석하는 관련 학습 알고리즘을 갖춘 지도 학습 모델입니다. 블라디미르 바프닉이 AT&T 벨 연구소에서 동료들과 함께 개발한(보서 외, 1992년, 가이온 외, 1993년, 코르테스와 바프닉, 1995년,[1] 바프닉 외, 1997년[인용 필요]) SVM은 가장 강력한 예측 방법 중 하나로, 바프닉(1982, 1995)과 체르보넨키스(1974)가 제시한 통계적 학습 프레임워크 또는 VC 이론에 기반하고 있습니다. 두 가지 범주 중 하나에 속하는 것으로 표시된 일련의 훈련 예제가 주어지면 SVM 훈련 알고리즘은 새로운 예제를 한 범주 또는 다른 범주에 할당하는 모델을 구축하여 비확률적 이진 선형 분류기로 만듭니다(확률적 분류 설정에서 SVM을 사용하기 위해 플랫 스케일링과 같은 방법이 존재하지만). SVM은 두 범주 사이의 간격 폭을 최대화하기 위해 학습 예제를 공간의 포인트에 매핑합니다. 그런 다음 새로운 예제를 동일한 공간에 매핑하고 그 간격의 어느 쪽에 속하는지에 따라 카테고리에 속할 것으로 예측합니다.

선형 분류를 수행하는 것 외에도 SVM은 커널 트릭이라고 하는 것을 사용하여 입력을 고차원 특징 공간에 암시적으로 매핑하는 비선형 분류를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

서포트 벡터 클러스터링[2] 하바 시겔만과 블라디미르 바프닉이 만든 알고리즘은 서포트 벡터 머신 알고리즘에서 개발된 서포트 벡터의 통계를 적용하여 레이블이 없는 데이터를 분류합니다.[인용 필요] 이러한 데이터 세트에는 데이터를 그룹으로 자연스럽게 클러스터링한 다음 이러한 클러스터에 따라 새 데이터를 매핑하는 비지도 학습 접근 방식이 필요합니다. 
SVM이란 무엇인가요? 

Assistant: SVM은 "서포트 벡터 머신"의 약자입니다. 지도 학습 작업을 위한 머신 러닝 모델입니다. 1990년대와 2000년대 초반 딥러닝이 활성화되기 전에 널리 사용되었습니다. 고전적인 사용 사례는 이진 분류이지만, 그 확장을 통해 회귀처럼 다중 레이블 분류도 수행할 수 있습니다. 커널 방법은 비선형 머신 러닝 작업을 수행할 수 있는 SVM의 기능을 크게 향상시켰습니다.</s>