Khám phá sức mạnh của Máy vectơ hỗ trợ (SVM) trong phân loại, hồi quy và phát hiện giá trị ngoại lai, với các ứng dụng và hiểu biết thực tế.
Máy vectơ hỗ trợ (SVM) là một thuật toán học có giám sát mạnh mẽ và linh hoạt, được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Về cơ bản, SVM tìm ra một siêu phẳng hoặc ranh giới quyết định tối ưu, giúp phân tách tốt nhất các điểm dữ liệu thành các lớp khác nhau. Điều làm cho SVM đặc biệt hiệu quả là mục tiêu tối đa hóa biên độ (margin) - khoảng cách giữa siêu phẳng phân tách và các điểm dữ liệu gần nhất của bất kỳ lớp nào. Nguyên lý này, được trình bày chi tiết trong bài báo nền tảng của Cortes và Vapnik , giúp cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình, giúp mô hình ít bị quá khớp hơn .
Thuật toán hoạt động bằng cách biểu diễn mỗi mục dữ liệu thành một điểm trong không gian n chiều (trong đó n là số lượng đặc trưng). Sau đó, việc phân loại được thực hiện bằng cách tìm siêu phẳng tạo ra sự phân tách tốt nhất giữa các lớp.
SVM có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là đối với các vấn đề có dữ liệu có nhiều chiều.
So với các thuật toán đơn giản hơn như Hồi quy Logistic , SVM hướng đến việc tối đa hóa biên độ thay vì chỉ tìm ranh giới phân tách, điều này có thể dẫn đến khả năng khái quát hóa tốt hơn. Không giống như các phương pháp dựa trên cây như Cây Quyết định hoặc Rừng Ngẫu nhiên , SVM xây dựng một siêu phẳng tối ưu duy nhất (có thể trong không gian nhiều chiều). Mặc dù các mô hình học sâu hiện đại như Ultralytics YOLO vượt trội trong việc trích xuất đặc điểm tự động từ dữ liệu thô (như pixel trong thị giác máy tính (CV) ), SVM thường yêu cầu kỹ thuật đặc điểm cẩn thận nhưng có thể hoạt động đặc biệt tốt trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc các loại dữ liệu có cấu trúc cụ thể, trong đó các đặc điểm được xác định rõ ràng. Bạn có thể tìm thấy nhiều tập dữ liệu như vậy trong Kho lưu trữ Học máy UCI .
Các triển khai phổ biến bao gồm LibSVM và mô-đun SVM trong scikit-learn . Mặc dù SVM thường không phải là cốt lõi của các khung CV hiện đại như PyTorch hay TensorFlow , nhưng nó có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc rộng hơn. Việc đào tạo và quản lý các mô hình này, cùng với nhiều mô hình khác, có thể được tinh giản bằng các nền tảng như Ultralytics HUB , giúp đơn giản hóa vòng đời MLOps từ việc gắn nhãn dữ liệu đến tinh chỉnh siêu tham số và triển khai mô hình cuối cùng.