Cili është ndryshimi midis një makine me vektor mbështetës (SVM) dhe një rrjeti nervor?
Makinat e vektorit mbështetës (SVM) janë algoritme mësimore të mbikëqyrura që mund të përdoren për detyra klasifikimi dhe regresioni. Ata përdorin një nëngrup të të dhënave të trajnimit, të njohur si vektorë mbështetës, për të krijuar një kufi vendimi që përdoret për të kategorizuar pikat e reja të të dhënave. Rrjetet nervore janë sisteme më të përgjithshme kompjuterike të modeluara sipas trurit të njeriut, të përbërë nga "neurone" të ndërlidhur. Neuronet janë të lidhur me skaje të peshuara, të cilat kur rregullohen mund të prodhojnë dalje kur paraqiten me të dhëna hyrëse. Rrjetet nervore janë më të përshtatshme për detyra më komplekse si përpunimi i gjuhës natyrore, ndërsa SVM-të janë më të përshtatshme për detyra më të thjeshta si klasifikimi.