Sınıflandırma ve regresyon için güçlü SVM tekniklerini keşfedin. Metin, görüntü ve biyoinformatik alanlarındaki gerçek dünya uygulamalarını keşfedin.
Destek Vektör Makinesi (DVM), sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan güçlü bir denetimli makine öğrenimi algoritmasıdır. Özellikle yüksek boyutlu uzaylarda ve boyut sayısının örnek sayısını aştığı durumlarda etkilidir. DVM'nin birincil amacı, bir veri kümesini sınıflara en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bulmaktır. Bu hiper düzlem, destek vektörleri olarak bilinen farklı sınıfların en yakın veri noktaları arasındaki marjı maksimize eden karar sınırı olarak tanımlanır.
DVM, farklı sınıfların veri noktaları arasındaki en büyük mesafe olan maksimum marjlı hiper düzlemi tanımlayarak çalışır. Bu, sınıf ayrımı için daha geniş marj sağlayan optimizasyon teknikleriyle elde edilir. DVM, hiper düzlem ayrımını mümkün kılmak için verileri daha yüksek boyutlara dönüştüren kernel fonksiyonları kullanılarak doğrusal olmayan sınırlar için genişletilebilir.
DVM, doğrusal ve doğrusal olmayan verilerin işlenmesindeki sağlamlığı nedeniyle çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır:
Metin Sınıflandırma: SVM, metni kategorize etmek için doğal dil işlemede (NLP) kullanılır. Spam algılama, duygu analizi ve konu kategorizasyonunda etkili olmuştur. NLP hakkında daha fazla bilgi için Doğal Dil İşleme (NLP) bölümünü inceleyin.
Görüntü Sınıflandırma: SVM, piksel verileri içindeki desenleri tanımlayarak görüntüleri sınıflandırabilir. Bu, yüz tanıma sistemlerinde, tıbbi görüntüleme teşhislerinde ve daha pek çok alanda yaygın olarak uygulanmaktadır. Benzer uygulamalar hakkında bilgi edinmek için Görüntü Sınıflandırma bölümüne göz atın.
Biyoinformatik: Biyoinformatikte SVM, gen sınıflandırması, protein katlama tanıma ve diğer karmaşık veri kümelerinde yardımcı olur ve burada yüksek boyutlu verileri işleme yeteneği sayesinde üstünlük sağlar.
Sağlık Teşhisi: SVM, hastalıkları tespit ve teşhis etmek için MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntülerin sınıflandırılmasına yardımcı olur. Yapay zekanın sağlık hizmetleri üzerindeki etkisi hakkında bilgi almak için Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka sayfasını ziyaret edin.
Finans: Finans sektöründe SVM, geçmiş kredi verilerindeki kalıpları analiz ederek temerrüt olasılığını belirlediği kredi puanlaması için kullanılır. Bu uygulama SVM'nin kategorik sonuçları tahmin etme kabiliyetinden faydalanır.
DVM vs Karar Ağaçları: Karar ağaçları sezgisel ve yorumlanması kolay olsa da(Karar Ağacı), SVM genellikle veriler doğrusal olarak ayrılabilir olduğunda veya çekirdekler kullanılarak dönüştürüldüğünde sınıflandırma sınırları açısından daha iyi performans sağlar.
SVM ve Sinir Ağları: Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi sinir ağları, etkili eğitim için genellikle daha fazla veri gerektirir ve karmaşık desenleri modelleyebilir(Evrişimli Sinir Ağı (CNN)). Buna karşılık SVM, daha az ayarlama ile güçlü bir kullanıma hazır performans sunar.
Çekirdekler: Polinom, radyal temel fonksiyonu (RBF) ve sigmoid gibi çekirdekler, DVM'lerin doğrusal olmayan verilerle açıkça dönüştürmeden iyi performans göstermesini sağlar. Bu, Embeddings'e benzer şekilde makine öğreniminde embeddings kullanma fikriyle uyumludur.
Destek Vektörleri: Hiper düzlemin konumunu ve yönünü tanımlayan kritik veri noktaları destek vektörleri olarak bilinir. Karar yüzeyini doğrudan etkilerler ve SVM'yi tüm veri kümesini işleyen diğer bazı tekniklere kıyasla hesaplamada verimli hale getirirler.
Özetle, Destek Vektör Makineleri, özellikle yüksek boyutlu verilerle çalışırken makine öğrenimi araç setinde çok yönlü ve etkili bir araçtır. Kodsuz bir makine öğrenimi çözümüyle ilgilenen kullanıcılar için Ultralytics HUB, SVM tabanlı yaklaşımlar da dahil olmak üzere modelleri kolayca dağıtmak için araçlar sunar. Bu özellikleri keşfetmek için Ultralytics HUB adresini ziyaret edin.
