Séparateur à vaste marge

Définition

Le séparateur à vaste marge ou SVM est un algorithme d'apprentissage supervisé issu d'une généralisation des classificateurs linéaires et destiné à résoudre des problèmes de classification et de régression.

Créés au milieu des années 90 par Vladimir Vapnik, les SVM ont été appliqués à de nombreux domaines: bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance, etc.

Selon les données, la performance des séparateurs à vaste marge peut être parfois du même ordre, ou même supérieure, à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mélange gaussien.

Voir aussi classificateur

Compléments

En français, on préfère le terme « séparateur à vaste marge » qui conserve l'acronyme «SVM», aussi parfois « machine à vecteurs de support », « classificateur à vaste marge » ou « classificateur à large marge ».

Note: on dit séparateur à « vaste marge » et non séparateur à « vastes marges » car il n'y a qu'une seule marge.

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Les SVM reposent sur une mesure de similarité calculé avec un noyau (en anglais, kernel). On dira que les SVM font partie des méthodes à noyau. En apprentissage automatique, l'astuce du noyau permet d'utiliser un classificateur linéaire pour résoudre un problème non linéaire.

Français

séparateur à vaste marge

SVM

machine à vecteurs de support (usage plus rare)

classificateur à vaste marge (usage plus rare)

classificateur à large marge (usage plus rare)

méthode à noyau

Anglais

support vector machine

SVM

kernel method

Español

máquina de vectore de soporte/máquina de vector soporte

La máquina de vectores de soporte o SVM es un algoritmo de aprendizaje supervisado derivado de una generalización de los clasificadores lineales y diseñado para resolver problemas de clasificación y regresión. Fue creado a mediados de los 90 por Vladimir

Vapnik, las SVM se han aplicado a una amplia gama de campos, como la bioinformática, la recuperación de información, la visión por ordenador y las finanzas. Dependiendo de los datos, el rendimiento de los separadores de amplio margen puede ser a veces del mismo orden, o incluso mejor, que el de una red neuronal o un modelo de mezcla gaussiano.

Sources

Source: Canu, Stéphane. (2006). Apprentissage et noyaux : séparateur à vaste marge (SVM). Revue de l'Electricité et de l'Electronique. -. 69. 10.3845/ree.2006.062.

Source: Lebrun, Gilles (2006). Sélection de modèles pour la classification supervisée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge), thèse de doctorat, Université de Caen Basse-Normandie, 311 pages.

Source: Kharroubi, Jamal (2002). Étude de techniques de classement ”Machines à vecteurs supports” pour la vérification automatique du locuteur, thèse de doctorat, Télécom ParisTech, 129 pages.

Source: Fernandez, Rodrigo (1999). Machines a vecteurs de support pour la reconnaissance des formes : proprietes et applications, thèse de doctorat. Université Paris 13.

Source: Opendatascience.com

Source: Wikipedia, Machine à vecteurs de support

Source: Termino

101 MOTS DE L' IA
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