« Machine à vecteurs de support » : différence entre les versions
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Un algorithme d'apprentissage supervisé qui trouve l'hyperplan de marge maximale séparant deux classes dans l'espace des caractéristiques. Les SVM avec astuces de noyau (RBF, polynomial) gèrent la classification non linéaire. | |||
En robotique, les SVM sont utilisés pour la classification contact/pas de contact à partir de signaux tactiles et la détection de défauts à partir de signatures de vibration. Ils ont largement été remplacés par les réseaux de neurones pour les tâches complexes. | |||
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'''Support Vector Machine''' | |||
==Sources== | |||
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary Source : Robotic Center] | |||
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Dernière version du 30 septembre 2026 à 10:35
ROBOTIQUE
Définition
Un algorithme d'apprentissage supervisé qui trouve l'hyperplan de marge maximale séparant deux classes dans l'espace des caractéristiques. Les SVM avec astuces de noyau (RBF, polynomial) gèrent la classification non linéaire.
En robotique, les SVM sont utilisés pour la classification contact/pas de contact à partir de signaux tactiles et la détection de défauts à partir de signatures de vibration. Ils ont largement été remplacés par les réseaux de neurones pour les tâches complexes.
Français
Machine à vecteurs de support
Anglais
Support Vector Machine
Sources
Contributeurs: wiki
