Destek Vektör Makinelerinin (DVM'ler) yüksek boyutlu verilerle sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespitinde nasıl üstünlük sağladığını keşfedin.
Destek Vektör Makinesi (DVM) sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılan güçlü ve çok yönlü bir denetimli makine öğrenimi algoritmasıdır. DVM'ler özellikle yüksek boyutlu uzaylarda etkilidir ve sınıflar arasında net ayrım marjları olduğunda yaygın olarak kullanılır. Veri noktalarını farklı kategorilerde belirgin bir şekilde sınıflandıran en iyi hiper düzlemi bularak çalışırlar.
Özünde, bir DVM, bir özellik uzayında farklı sınıfların veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bulmayı amaçlar. Hiper düzlem, hiper düzlem ile her sınıftan en yakın veri noktası arasındaki mesafe olan marjı maksimize edecek şekilde seçilir. Bu en yakın veri noktalarına destek vektörleri denir ve optimum hiper düzlemin tanımlanmasında çok önemli bir rol oynarlar.
Verilerin doğrusal olarak ayrılamadığı durumlarda DVM'ler çekirdek hilesi adı verilen bir teknik kullanır. Çekirdek hilesi, orijinal verilerin doğrusal bir ayrımın mümkün olduğu daha yüksek boyutlu bir uzaya eşlenmesini içerir. Yaygın çekirdek fonksiyonları arasında doğrusal, polinom ve radyal temel fonksiyonu (RBF) bulunur.
DVM'ler, makine öğreniminde popüler bir seçim olmalarını sağlayan çeşitli avantajlar sunar:
DVM'ler çeşitli alanlarda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:
DVM'ler güçlü olsa da, diğer makine öğrenimi (ML) algoritmalarıyla nasıl karşılaştırıldıklarını anlamak çok önemlidir:
Destek Vektör Makineleri, makine öğrenimi araç setinde özellikle sınıflandırma görevleri için etkili olan sağlam ve çok yönlü bir araçtır. Yüksek boyutlu verileri işleme yetenekleri, çeşitli çekirdek işlevlerinin sunduğu esneklikle birleştiğinde, onları çok çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir. DVM'lerin güçlü yönlerini ve sınırlamalarını anlamak, uygulayıcıların özel ihtiyaçları için doğru algoritmayı seçmelerine yardımcı olarak optimum performans ve sonuçlar elde etmelerini sağlayabilir. Makine öğrenimi algoritmaları ve uygulamaları hakkında daha fazla bilgiyi Ultralytics sözlük sayfasında bulabilirsiniz. Nesne algılama ve Ultralytics YOLO modellerinin evrimi hakkında bilgi edinmek için Nesne Algılama ve Ultralytics' YOLO Modellerinin Evrimi sayfasını ziyaret edin.