Cos’è una Support Vector Machine (SVM)?

Cos'è una Support Vector Machine (SVM) e come funziona?

Una Support Vector Machine (SVM) è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato nel campo dell’apprendimento automatico. È principalmente utilizzato per eseguire compiti come classificazione e regressione. Questo algoritmo può gestire varie attività, come individuare se una email è spam, riconoscere la scrittura a mano o addirittura rilevare volti in foto. È estremamente adattabile e può gestire molte informazioni e relazioni complesse nei dati.

Il compito principale della SVM è tracciare la migliore linea (o piano) possibile per separare diversi gruppi di cose in base alle loro caratteristiche. È come trovare il confine perfetto tra diverse classi in un insieme di dati. Quindi, che si tratti di classificare testi, immagini o altro, la SVM è uno strumento essenziale nel mondo affascinante dell’apprendimento automatico.

Tipi di SVM

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• I ricercatori dell’Università di Stanford e di FAIR Meta presentano CHOIS un metodo rivoluzionario di intelligenza artificiale per la sintesi di interazioni umano-oggetto tridimensionali realistiche guidate dal linguaggio.
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Support Vector Machine Lineare

La SVM lineare funziona meglio quando i dati possono essere facilmente divisi in due gruppi utilizzando una linea retta. Immagina che i tuoi dati siano come punti su un foglio di carta e puoi disegnare una singola linea retta per separarli in due diverse classi. Ciò significa che i dati dovrebbero essere perfettamente linearmente separabili.

Support Vector Machine Non Lineare

Quando i dati non possono essere classificati in due gruppi separati da una linea retta, entra in gioco la SVM non lineare. I dati qui non sono linearmente separabili. In queste situazioni, la SVM non lineare viene in aiuto. Nel mondo reale, dove i dati sono spesso disordinati e non seguono un semplice modello, viene usata la SVM non lineare con i suoi trucchi di kernel.

Come funziona?

Immagina di avere due gruppi di cose, diciamo punti verdi e punti blu, sparsi per il pavimento. Il compito della SVM è trovare la miglior linea possibile (o piano se ti trovi in uno spazio tridimensionale) che separa questi punti nei rispettivi gruppi.

Ora, potrebbero esserci molte linee che separano i punti, giusto? Ma la SVM cerca una speciale: la linea che ha la massima distanza dai punti verdi più vicini alla linea e dai punti blu più vicini alla linea. Questa distanza è chiamata “margine” e la SVM vuole renderlo il più grande possibile.

Questi punti più vicini che svolgono un ruolo cruciale nel definire la linea sono chiamati “support vector”. La SVM si concentra su di essi per tracciare la migliore linea che massimizza lo spazio tra i due gruppi.

Ma cosa succede se i tuoi punti non sono ordinatamente separati da una linea retta? Cosa succede se sono sparsi ovunque? Ecco dove la SVM può utilizzare qualcosa chiamato “trucchi di kernel” per elevare il problema in uno spazio di dimensioni superiori, rendendo possibile tracciare una curva o una superficie separatrice più complessa.

Casi d’uso e applicazioni

1. Filtraggio delle e-mail indesiderate: Immagina di avere una casella di posta elettronica piena di messaggi, alcuni spam e altri no. SVM può essere utilizzato per creare un filtro intelligente che impara a distinguere tra e-mail di spam e regolari. Esamina varie caratteristiche delle e-mail, come le parole usate, e traccia una linea per separare lo spam dalla posta non desiderata, mantenendo la tua casella di posta pulita.

2. Riconoscimento della grafia: Se vuoi che il tuo computer riconosca la grafia di persone diverse, SVM può farlo. Analizzando le caratteristiche delle lettere scritte a mano, come forme e dimensioni, SVM può tracciare linee o curve per separare la grafia di una persona dalla grafia di un’altra, rendendolo utile per applicazioni come il riconoscimento dei numeri nelle poste.

3. Diagnosi medica: Nel mondo della medicina, SVM può aiutare nella diagnosi di malattie. Supponiamo di avere dati su pazienti, alcuni con una determinata condizione e altri senza. SVM può analizzare vari indicatori di salute e creare un confine per separare i pazienti sani da quelli con la condizione. Ciò può aiutare i medici a fare diagnosi più accurate.

4. Classificazione delle immagini: Considera uno scenario in cui hai molte immagini, alcune di gatti e altre di cani. SVM può essere l’eroe nella creazione di un sistema che impari a distinguere tra gatti e cani in base a caratteristiche come colori, forme o configurazioni. Traccia una linea (o confini più complessi) per classificare correttamente nuove immagini.

5. Previsione del mercato azionario: Se sei interessato al mercato azionario, SVM può essere utile. Analizzando dati storici sulle azioni e considerando vari fattori come il volume degli scambi e le variazioni di prezzo, SVM può creare un modello per prevedere se un’azione aumenterà o diminuirà.

Riferimenti:

• https://towardsdatascience.com/support-vector-machine-introduction-to-machine-learning-algorithms-934a444fca47
• https://www.techtarget.com/whatis/definition/support-vector-machine-SVM
• https://monkeylearn.com/blog/introduction-to-support-vector-machines-svm/
• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/support-vector-machinessvm-a-complete-guide-for-beginners/
• https://www.geeksforgeeks.org/support-vector-machine-algorithm/

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