• Buradasın

    SVM hangi durumlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek Vektör Makinesi (SVM), genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır 125.
    SVM'nin kullanıldığı bazı durumlar:
    • Biyoinformatik 35. SVM'ler, genomik ve proteomikte proteinleri sınıflandırmak ve gen ifadesi verilerini analiz etmek için kullanılır 35.
    • Görüntü sınıflandırma 35. SVM'ler, görüntü sınıflandırma görevlerinde, örneğin nesne tanıma ve görüntü alma işlemlerinde kullanılır 35.
    • Metin sınıflandırma 35. Doğal Dil İşleme (NLP) alanında SVM'ler, spam tespiti, duygu analizi ve konu modelleme gibi görevler için etkilidir 35.
    • Yüksek boyutlu veriler 45. SVM'ler, yüksek boyutlu veri setlerinde iyi performans gösterir ve bu nedenle görüntü sınıflandırması ve gen ifadesi analizi gibi alanlarda uygundur 45.
    • Doğrusal olmayan veriler 45. Doğrusal olarak ayrılamayan veriler için, SVM'ler çekirdek fonksiyonları kullanarak verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürür ve doğrusal bir ayırıcı bulur 45.
    Ayrıca, SVM'ler ayırma marjını maksimize etme hedefi sayesinde aşırı öğrenmeye daha az eğilimlidir ve aykırı değerlere karşı dayanıklıdır 234.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. keylabs.ai
        1
      2. techtarget.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. mathworks.com
        4
      5. ibm.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SVM nasıl çalışır?

    Support Vector Machine (SVM) algoritması, verileri sınıflara ayıran en iyi hiperdüzlemi bulmayı hedefler. SVM'nin çalışma prensibi: 1. Veri noktalarının temsili. 2. Hiperdüzlem. 3. Maksimum marj. 4. Destek vektörleri. 5. Kernel (çekirdek fonksiyonları). SVM, doğrusal ve doğrusal olmayan veri setlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir.
    5 kaynak

    SVM neden iyi çalışır?

    Destek Vektör Makinesi (SVM), çeşitli nedenlerle iyi çalışır: Yüksek boyutlu uzaylarda etkinlik: Boyut sayısının örnek sayısından fazla olduğu durumlarda etkilidir. Genelleme yeteneği: Marjin maksimizasyonu yaparak aşırı öğrenme (overfitting) riskini azaltır. Etkin sınıflandırma: Özellikle iki sınıflı problemler için yüksek doğruluk oranları sunar. Destek vektörleriyle öğrenme: Sadece destek vektörlerini kullanarak öğrenme sürecini hızlandırır ve hesaplama maliyetini azaltır. Esneklik: Çekirdek fonksiyonları ile doğrusal olmayan problemleri çözebilir. Ancak, büyük veri setleri için eğitim süresi ve hafıza kullanımı yüksek olabilir ve optimum çekirdek fonksiyonunun seçimi zorlayıcı olabilir.
    5 kaynak