Machine à vecteurs de support (SVM) dans l'apprentissage automatique

Support Vector Machine est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus populaires. Il est efficace et peut s'entraîner dans des ensembles de données limités. Mais qu'est-ce que c'est?

Qu'est-ce qu'une machine à vecteurs de support (SVM) ?

La machine à vecteurs de support est une machine learning algorithme qui utilise l'apprentissage supervisé pour créerate un modèle de classification binaire. C'est une bouchée. Cet article expliquera SVM et comment il relates au langage naturel processing. Mais d’abord, analysons le fonctionnement d’une machine à vecteurs de support.

Comment fonctionne SVM ?

Considérons un problème de classification simple où nous avons des données qui ont deux caractéristiques, x et y, et une sortie - une classification qui est rouge ou bleue. Nous pouvons tracer un jeu de données imaginaire qui ressemble à ceci :

Avec de telles données, la tâche serait de créerate une limite de décision. Une limite de décision est une ligne qui sépareatece sont les deux classes de nos points de données. Il s'agit du même ensemble de données mais avec une limite de décision :

Avec cette limite de décision, nous pouvons ensuite prédire à quelle classe appartient un point de données, en fonction de sa position par rapport à la limite de décision. L'algorithme Support Vector Machine crééateC'est la meilleure limite de décision qui sera utilisée pour classer les points.

Mais qu'entend-on par meilleure limite de décision ?

La meilleure limite de décision peut être considérée comme celle qui maximise sa distance par rapport à l’un ou l’autre des vecteurs de support. Les vecteurs de support sont des points de données de l'une ou l'autre classe les plus proches de la classe opposée. Ces points de données posent le problèmeateIls présentent le premier risque d'erreur de classement en raison de leur proximité avec l'autre classe.

La formation d'une machine à vecteurs de support implique donc d'essayer de trouver une ligne qui maximise la marge entre les vecteurs de support.

Il est également important de noter que parce que la frontière de décision est positionnée par rapport aux vecteurs de support, ils sont les seuls déterminants de la position de la frontière de décision. Les autres points de données sont donc redondants. Et ainsi, la formation ne nécessite que les vecteurs de support.

Dans cet exemple, la frontière de décision formée est une ligne droite. C'est uniquement parce que l'ensemble de données n'a que deux caractéristiques. Lorsque le jeu de données comporte trois entités, la limite de décision formée est un plan plutôt qu'une ligne. Et lorsqu'il a quatre caractéristiques ou plus, la limite de décision est connue sous le nom d'hyperplan.

Données non linéairement séparables

L'exemple ci-dessus considère des données très simples qui, une fois tracées, peuvent être séparéesated par une limite de décision linéaire. Prenons un cas différent où les données sont tracées comme suit :

Dans ce cas, séparer les données par une ligne est impossible. Mais nous pouvons créerate une autre fonctionnalité, z. Et cette caractéristique peut être définie par l'équation : z = x^2 + y^2. On peut ajouter z comme third axe au plan pour le rendre tridimensionnel.

Lorsque nous regardons le tracé 3D sous un angle tel que l'axe x est horizontal tandis que l'axe z est vertical, c'est la vue que nous obtenons quelque chose qui ressemble à ceci :

La valeur z représente la distance entre un point et l'origine par rapport aux autres points de l'ancien plan XY. Par conséquent, les points bleus les plus proches de l'origine ont des valeurs z faibles.

Alors que les points rouges les plus éloignés de l'origine avaient des valeurs z plus élevées, les comparer à leurs valeurs z nous donne une classification claire qui peut être délimitée.ated par une limite de décision linéaire, comme l'illustreated.

Il s’agit d’une idée puissante utilisée dans les machines à vecteurs de support. Plus de générationally, c'est l'idée de mapper les dimensions en un nombre plus élevé de dimensions afin que les points de données puissent être séparésated par une frontière linéaire. Les fonctions responsables de cela sont les fonctions du noyau. Il existe de nombreuses fonctions de noyau, telles que sigmoïde, linéaire, non linéaire et RBF.

Pour rendre le mappage de ces fonctionnalités plus efficace, SVM utilise un astuce du noyau.

SVM dans l'apprentissage automatique

Support Vector Machine est l'un des nombreux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique aux côtés d'algorithmes populaires tels que Arbres de décision et réseaux de neurones. Il est préféré car il fonctionne bien avec moins de données que les autres algorithmes. Il est couramment utilisé pour effectuer les opérations suivantes :

• Classification du texte: Classification des données textuelles telles que les commentaires et revvues dans un ou plusieurs catesanglots
• Détection des visages: Analyser des images pour détecter des visages afin d'effectuer des actions telles que l'ajout de filtres pour la réalité augmentée
• Classification d'image: Les machines à vecteurs de support peuvent classer les images efficacement par rapport à d'autres approches.

Le problème de classification de texte

Internet est rempli de beaucoup, beaucoup de données textuelles. Cependant, une grande partie de ces données sont non structurées et non étiquetées. Pour mieux utiliser ces données textuelles et mieux les comprendre, une classification est nécessaire. Voici des exemples de cas où le texte est classé :

• Quand les tweets sont cateorganisé en sujets afin que les gens puissent suivre les sujets qu'ils souhaitent
• Quand un e-mail est cateclassé comme social, promotions ou spam
• Lorsque les commentaires sont classés comme étant hatefulminant ou obscène dans les forums publics

Fonctionnement de SVM avec la classification en langage naturel

Support Vector Machine est utilisé pour classer le texte en texte qui appartient à un sujet particulier et en texte qui n'appartient pas au sujet. Ceci est réalisé en convertissant et en représentant d'abord les données textuelles dans un ensemble de données avec plusieurs fonctionnalités.

Une façon d'y parvenir consiste à créer des caractéristiques pour chaque mot de l'ensemble de données. Ensuite, pour chaque point de données de texte, vous enregistrez le nombre de fois où chaque mot apparaît. Supposons donc que des mots uniques apparaissent dans l'ensemble de données ; vous aurez des fonctionnalités dans le jeu de données.

Additionally, vous fournirez des classifications pour ces points de données. Bien que ces classifications soient étiquetées par du texte, la plupart des implémentations SVM attendent des étiquettes numériques.

Par conséquent, vous devrez convertir ces étiquettes en nombres avant la formation. Une fois l'ensemble de données préparé, en utilisant ces fonctionnalités comme coordinationates, vous pouvez ensuite utiliser un modèle SVM pour classer le texte.

Créer une SVM en Python

Pour créerate une machine à vecteurs de support (SVM) en Python, vous pouvez utiliser le SVC classe de la sklearn.svm bibliothèque. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez utiliser le SVC class pour construire un modèle SVM en Python :

from sklearn.svm import SVC 

# Load the dataset 
X = ... y = ... 

# Split the data into training and test sets 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=19) 

# Create an SVM model 
model = SVC(kernel='linear') 

# Train the model on the training data 
model.fit(X_train, y_train) 

# Evaluate the model on the test data 
accuracy = model.score(X_test, y_test) 

print("Accuracy: ", accuracy) 

Dans cet exemple, nous importons d'abord le SVC classe de la sklearn.svm bibliothèque. Ensuite, nous chargeons l'ensemble de données et le divisons en ensembles d'apprentissage et de test.

Ensuite, nous créonsate un modèle SVM en instanciant un SVC objet et en précisant kernel paramètre comme "linéaire". Nous entraînons ensuite le modèle sur les données d'entraînement en utilisant le fit méthode et évaluationate le modèle sur les données de test en utilisant le score méthode. le score renvoie la précision du modèle, que nous imprimons sur la console.

Vous pouvez également spécifier d'autres paramètres pour le SVC objet, comme le C paramètre qui contrôle la force de la régularisation, et le gamma paramètre, qui contrôle le coefficient de noyau pour certains noyaux.

Avantages de SVM

Voici une liste de certains avantages de l'utilisation de machines à vecteurs de support (SVM) :

• Site web: Les SVM sont générateursally efficace pour s'entraîner, en particulierally lorsque le nombre d’échantillons est important.
• Robuste au bruit: Les SVM sont relativement robustes au bruit dans les données d'apprentissage car ils essaient de trouver le classificateur de marge maximale, qui est moins sensible au bruit que les autres classificateurs.
• Mémoire efficace : Les SVM ne nécessitent qu'un sous-ensemble des données d'apprentissage en mémoire à un moment donné, ce qui les rend plus efficaces en termes de mémoire que les autres algorithmes.
• Efficace dans les espaces de grande dimension : Les SVM peuvent toujours bien fonctionner même lorsque le nombre de fonctionnalités dépasse le nombre d'échantillons.
• Versatilité: Les SVM peuvent être utilisées pour des tâches de classification et de régression et peuvent gérer divers types de données, y compris des données linéaires et non linéaires.

Maintenant, explorons quelques-unes des meilleures ressources pour apprendre Support Vector Machine (SVM).

Ressources d'apprentissage

Une introduction aux machines à vecteurs de support

Ce livre sur l'introduction aux machines à vecteurs de support de manière complète et graduéeally vous présente les méthodes d'apprentissage basées sur le noyau.

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Il vous donne une base solide sur la théorie des machines à vecteurs de support.

Soutenir les applications des machines vectorielles

Alors que le premier livre portait sur la théorie des machines à vecteurs de support, ce livre sur les applications des machines à vecteurs de support se concentre sur leurs applications pratiques.

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Il examine comment les SVM sont utilisées dans image processing, la détection de formes et la vision par ordinateur.

Soutenir les machines vectorielles (sciences de l'information et statistiques)

Le but de ce livre sur les machines à vecteurs de support (sciences de l'information et statistiques) est de fournir un aperçu des principes qui sous-tendent l'efficacité des machines à vecteurs de support (SVM) dans diverses applications.

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Les auteurs mettent en évidence plusieurs facteurs qui contribuent au succès des SVM, notamment leur capacité à bien fonctionner avec un nombre limité de paramètres ajustables, leur résistance à divers types d'erreurs et d'anomalies, et leurs performances de calcul efficaces par rapport aux autres méthodes.

Apprendre avec les noyaux

« Learning with Kernels » est un livre qui présente aux lecteurs la prise en charge des machines vectorielles (SVM) et related techniques du noyau.

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Il est conçu pour donner aux lecteurs une compréhension de baseanding de mamanthematics et les connaissances dont ils ont besoin pour commencer à utiliser les algorithmes du noyau dans l'apprentissage automatique. Le livre vise à fournir une introduction complète mais accessible aux SVM et aux méthodes du noyau.

Soutenez les machines vectorielles avec Sci-kit Learn

cette ligne Soutenez les machines vectorielles avec Sci-kit Learn cours par le réseau de projets Coursera enseigne comment mettre en œuvre un modèle SVM à l'aide de la célèbre bibliothèque d'apprentissage automatique, Sci-Kit Learn.

Additionally, vous apprendrez la théorie derrière les SVM et déterminerez leurs forces et leurs limites. Le cours est de niveau débutant et nécessite environ 2.5 heures.

Prise en charge des machines vectorielles en Python : concepts et code

Ce cours en ligne payant sur Prise en charge des machines vectorielles en Python by Udemy offre jusqu'à 6 heures d'enseignement vidéo et est accompagné d'une certification.

Il couvre les SVM et comment elles peuvent être solidement implémentées en Python. En outre, il couvre les applications commerciales des machines à vecteurs de support.

Apprentissage automatique et IA : prendre en charge les machines vectorielles en Python

Dans ce cours sur Apprentissage automatique et IA, vous apprendrez à utiliser les machines à vecteurs de support (SVM) pour diverses applications pratiques, notamment la reconnaissance d'images, la détection de spam, le diagnostic médical et l'analyse de régression.

Vous utiliserez le langage de programmation Python pour implémenter des modèles ML pour ces applications.

Mot de la fin

Dans cet article, nous avons brièvement découvert la théorie derrière les machines à vecteurs de support. Nous avons découvert leur application dans l'apprentissage automatique et le langage naturel ProcessING.

Nous avons également vu ce que sa mise en œuvre à l'aide scikit-learn ressemble à. De plus, nous avons parlé des applications pratiques et des avantages des machines à vecteurs de support.

Bien que cet article ne soit qu'une introduction, les ressources supplémentaires recommandent d'entrer plus en détail et d'expliquer davantage les machines à vecteurs de support. Compte tenu de leur polyvalence et de leur efficacité, les SVM méritent d'être compris.anding à grow en tant que data scientist et ingénieur ML.

Ensuite, vous pouvez vérifier en haut modèles d'apprentissage automatique.