استكشف تقنيات SVM القوية للتصنيف والانحدار. اكتشف تطبيقات العالم الحقيقي في النصوص والصور والمعلوماتية الحيوية.
آلة دعم المتجهات الداعمة (SVM) هي خوارزمية قوية للتعلم الآلي الخاضع للإشراف تُستخدم في مهام التصنيف والانحدار. وهي فعالة بشكل خاص في المساحات عالية الأبعاد والحالات التي يتجاوز فيها عدد الأبعاد عدد العينات. الهدف الأساسي لخوارزمية SVM هو العثور على المستوى الفائق الذي يقسم مجموعة البيانات إلى فئات. يتم تعريف هذا المستوى الفائق على أنه حد القرار الذي يزيد الهامش بين أقرب نقاط البيانات للفئات المختلفة، والمعروف باسم متجهات الدعم.
تعمل SVM من خلال تحديد المستوى التشعبي ذي الهامش الأقصى، وهو أكبر مسافة بين نقاط البيانات من فئات مختلفة. يتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات التحسين التي تضمن الهامش الأوسع لفصل الفئات. يمكن توسيع نطاق SVM للحدود غير الخطية باستخدام دوال النواة التي تحول البيانات إلى أبعاد أعلى لجعل فصل المستوى الفائق ممكنًا.
تُستخدم SVM على نطاق واسع في العديد من المجالات نظرًا لقوتها في التعامل مع البيانات الخطية وغير الخطية:
تصنيف النصوص: تُستخدم SVM في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتصنيف النصوص. وقد كانت فعالة في الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها وتحليل المشاعر وتصنيف المواضيع. لمعرفة المزيد عن البرمجة اللغوية الطبيعية، استكشف معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
تصنيف الصور: يمكن ل SVM تصنيف الصور من خلال تحديد الأنماط داخل بيانات البكسل. يتم تطبيق ذلك على نطاق واسع في أنظمة التعرّف على الوجه وتشخيصات التصوير الطبي وغيرها. للتعرف على تطبيقات مشابهة، راجع تصنيف الصور.
المعلوماتية الحيوية: في المعلوماتية الحيوية، تساعد SVM في تصنيف الجينات، والتعرف على طيات البروتين، ومجموعات البيانات المعقدة الأخرى، حيث تتفوق في ذلك بسبب قدرتها على التعامل مع البيانات عالية الأبعاد.
تشخيص الرعاية الصحية: تساعد آلة SVM في تصنيف الصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب للكشف عن الأمراض وتشخيصها. للاطلاع على تأثير الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية، تفضل بزيارة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
التمويل: في قطاع التمويل، تُستخدم الآلة الجذابة الافتراضية الجذعية في تسجيل الائتمان، حيث تحدد احتمالية التخلف عن السداد من خلال تحليل الأنماط في بيانات الائتمان التاريخية. ويستفيد هذا التطبيق من قدرة الآلة الكهروضوئية الجبرية التصنيفية على التنبؤ بالنتائج الفئوية.
SVM مقابل أشجار القرار: على الرغم من أن أشجار القرار بديهية وسهلة التفسير(شجرة القرار)، إلا أن SVM توفر بشكل عام أداءً أفضل من حيث حدود التصنيف عندما تكون البيانات قابلة للفصل الخطي أو تحويلها باستخدام النواة.
SVM مقابل الشبكات العصبية: غالبًا ما تتطلب الشبكات العصبية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، مزيدًا من البيانات للتدريب الفعال ويمكنها نمذجة أنماط معقدة(الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)). في المقابل، تقدم SVM أداءً قويًا خارج الصندوق مع ضبط أقل.
النواة: تسمح النواة مثل متعدد الحدود، ودالة الأساس الشعاعي (RBF)، والدالة الشعاعية (RBF)، والسيمي، للآلات الجبرية التضمينية SVMs بأداء جيد مع البيانات غير الخطية دون تحويلها بشكل صريح. يتوافق هذا مع فكرة استخدام التضمينات في التعلم الآلي، على غرار التضمينات.
متجهات الدعم: تُعرف نقاط البيانات الحرجة التي تحدد موضع المستوى الفائق واتجاهه باسم متجهات الدعم. وهي تؤثر بشكل مباشر على سطح القرار، مما يجعل آلية SVM فعالة في الحساب مقارنةً ببعض التقنيات الأخرى التي تعالج مجموعة البيانات بأكملها.
باختصار، تُعد آلات المتجهات الداعمة أداة متعددة الاستخدامات وفعالة في مجموعة أدوات التعلم الآلي، خاصة عند التعامل مع البيانات عالية الأبعاد. بالنسبة للمستخدمين المهتمين بحل التعلم الآلي بدون تشفير، يقدم Ultralytics HUB أدوات لنشر النماذج بسهولة، بما في ذلك النهج القائمة على SVM. قم بزيارة Ultralytics HUB لاستكشاف هذه الإمكانيات.
