• Buradasın

    Destek vektör makinesi nerelerde kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek Vektör Makineleri (SVM), çeşitli alanlarda geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir:
    1. Finans ve Ekonomi: Kredi onaylama ve hisse senedi fiyat tahminleri gibi sınıflandırma problemlerinde kullanılır 14.
    2. Sağlık Hizmetleri: Hastalık teşhisi ve tıbbi görüntüleme analizlerinde etkilidir 14.
    3. Pazarlama ve Müşteri Analizi: Müşteri davranışlarını analiz ederek hedefli pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılır 1.
    4. Görüntü ve Metin Tanıma: Spam filtreleme, yüz tanıma ve belge sınıflandırma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır 24.
    5. Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerine dayalı protein sınıflandırması ve kanser teşhisi gibi karmaşık görevlerde uygulanır 2.
    SVM'nin avantajları arasında yüksek doğruluk oranları ve genelleme yeteneği bulunurken, dezavantajları arasında büyük veri setlerinde uzun eğitim süresi ve parametre ayarlarının zorluğu yer alır 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. zenimax.com.tr
        1
      2. ultralytics.com
        2
      3. bilimma.com
        3
      4. askweb.com.tr
        4
      5. slideshare.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SVM'de destek vektörleri nelerdir?

    Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmasında, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marjı veya mesafeyi belirleyen hiperdüzleme en yakın olan veri noktalarıdır. Bu vektörler, hiperdüzlemi tanımlamak için kullanılır ve SVM'nin karar sınırını belirlemesinde kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Destek vektör makineleri nasıl çözülür?

    Destek Vektör Makineleri (DVM) çözmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Analizi: İlk olarak, veri seti incelenir ve hangi özelliklerin olduğu, verilerin hangi sınıflara ayrıldığı belirlenir. 2. Hedef Belirleme: Hangi sınıfın tahmin edileceği netleştirilir. 3. Model Eğitimi: DVM algoritması, verilerle eğitilir ve bu sayede model öğrenir. 4. Model Testi: Eğitilen model, yeni verilerle test edilir ve modelin başarısı ölçülür. DVM'nin çalışma prensibi, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marj veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bulmak üzerine kuruludur. Popüler DVM araçları ve kütüphaneleri arasında scikit-learn, libsvm, Weka ve R bulunur.
    5 kaynak

    Vektör nedir kısaca?

    Vektör kısaca, doğrultusu, yönü ve uzunluğu belirli olan doğru parçası olarak tanımlanabilir.
    5 kaynak

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

    Destek Vektör Makineleri (SVM), makine öğrenme algoritması olarak ayrımcı analiz algoritmasını kullanır.
    5 kaynak