ML EP 8: सपोर्ट वेक्टर मशीन: उत्तम रेखांकन

सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम है जिसका उपयोग डेटा को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, विशेष रूप से दो समूहों के बीच स्पष्ट सीमाएँ बनाने के लिए। यह एक हाइपरप्लेन नामक सर्वोत्तम संभव रेखा खींचकर ऐसा करता है, जो प्रत्येक समूह के सबसे नज़दीकी डेटा बिंदुओं, जिन्हें सपोर्ट वेक्टर्स कहा जाता है, से अधिकतम दूरी पर स्थित होता है। लेख इस अवधारणा को स्पष्ट करता है कि कैसे SVM रैखिक रूप से अविभाज्य डेटा को संभालने के लिए कर्नेल ट्रिक का उपयोग करते हैं, जो डेटा को उच्च आयाम में बदलकर एक सीधी रेखा द्वारा अलग करने में मदद करता है। इसमें चेहरे की पहचान, स्पैम वर्गीकरण और बायोइनफॉरमैटिक्स जैसे वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों पर प्रकाश डाला गया है। जबकि SVM छोटे और उच्च-आयामी डेटासेट के लिए प्रभावी हैं, वे बड़े डेटासेट के साथ धीमे हो सकते हैं और उनकी व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है।