« Séparateur à vaste marge » : différence entre les versions

Dernière version du 11 octobre 2024 à 09:33

Définition

Le séparateur à vaste marge (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé issu d'une généralisation des classificateurs linéaires et destiné à résoudre des problèmes de classification et de régression.

Créés au milieu des années 90 par Vladimir Vapnik, les SVM ont été appliqués à de nombreux domaines: bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance, etc.

Selon les données, la performance des séparateurs à vaste marge peut être parfois du même ordre, ou même supérieure, à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mélanges gaussiens.

Compléments

En français, on préfère le terme « séparateur à vaste marge » qui conserve l'acronyme «SVM», aussi parfois « machine à vecteurs de support », « classificateur à vaste marge » ou « classificateur à large marge ».

Note: on dit séparateur à « vaste marge » et non séparateur à « vastes marges » car il n'y a qu'une seule marge.

Les SVM reposent sur une mesure de similarité calculé avec un noyau (en anglais, kernel). On dira que les SVM font partie des méthodes à noyau. En apprentissage automatique, l' astuce du noyau permet d'utiliser un classificateur linéaire pour résoudre un problème non linéaire.

Français

séparateur à vaste marge

SVM

machine à vecteurs de support (usage plus rare)

classificateur à vaste marge (usage plus rare)

classificateur à large marge (usage plus rare)

méthode à noyau

Anglais

support vector machine

SVM

kernel method

Sources

Source: Canu, Stéphane. (2006). Apprentissage et noyaux : séparateur à vaste marge (SVM). Revue de l'Electricité et de l'Electronique. -. 69. 10.3845/ree.2006.062.

Source: Lebrun, Gilles (2006). Sélection de modèles pour la classification supervisée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge), thèse de doctorat, Université de Caen Basse-Normandie, 311 pages.

Source: Kharroubi, Jamal (2002). Étude de techniques de classement ”Machines à vecteurs supports” pour la vérification automatique du locuteur, thèse de doctorat, Télécom ParisTech, 129 pages.

Source: Fernandez, Rodrigo (1999). Machines a vecteurs de support pour la reconnaissance des formes : proprietes et applications, thèse de doctorat. Université Paris 13.

Source: Opendatascience.com

Source: Wikipedia, Machine à vecteurs de support

Source: Termino

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-== Domaine ==
+==Définition==
+Le séparateur à vaste marge (SVM) est un algorithme d''''[[Apprentissage supervisé|apprentissage supervisé]]''' issu d'une généralisation des classificateurs linéaires et destiné à résoudre des problèmes de classification et de régression.
-[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
+Créés au milieu des années 90 par Vladimir Vapnik, les SVM ont été appliqués à de nombreux domaines: bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance, etc.
+Selon les données, la performance des séparateurs à vaste marge peut être parfois du même ordre, ou même supérieure, à celle d'un '''[[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]]''' ou d'un modèle de mélanges gaussiens.
+==Compléments==
+En français, on préfère le terme « séparateur à vaste marge » qui conserve l'acronyme «SVM», aussi parfois « machine à vecteurs de support », « classificateur à vaste marge » ou « classificateur à large marge ».
-== Définition ==
+Note: on dit séparateur à « vaste marge » et non séparateur à « vastes marges » car il n'y a qu'une seule marge.
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+Les SVM reposent sur une mesure de similarité calculé avec un noyau (en anglais, kernel). On dira que les SVM font partie des méthodes à noyau. En apprentissage automatique, l''''[[Astuce du noyau| astuce du noyau]]''' permet d'utiliser un classificateur linéaire pour résoudre un problème non linéaire.
+==Français==
+'''séparateur à vaste marge '''
+'''SVM'''
+'''machine à vecteurs de support''' <small>(<i>usage plus rare</i>)</small>
+'''classificateur à vaste marge''' <small>(<i>usage plus rare</i>)</small>
+'''classificateur à large marge''' <small>(<i>usage plus rare</i>)</small>
+'''méthode à noyau'''
+==Anglais==
+'''support vector machine'''
+'''SVM'''
+'''kernel method'''
+==Sources==
+Source: Canu, Stéphane. (2006). ''Apprentissage et noyaux : séparateur à vaste marge (SVM)''. Revue de l'Electricité et de l'Electronique. -. 69. 10.3845/ree.2006.062.
+Source: Lebrun, Gilles (2006). ''Sélection de modèles pour la classification supervisée avec des SVM (Séparateurs à Vaste Marge''), thèse de doctorat, Université de Caen Basse-Normandie, 311 pages.
+Source: Kharroubi, Jamal (2002). ''Étude de techniques de classement ”Machines à vecteurs supports” pour la vérification automatique du locuteur'', thèse de doctorat, Télécom ParisTech, 129 pages.
+Source: Fernandez, Rodrigo (1999). ''Machines a vecteurs de support pour la reconnaissance des formes : proprietes et applications'', thèse de doctorat. Université Paris 13.
+[https://opendatascience.com/machine-learning-for-beginners/ Source: Opendatascience.com]
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Machine_%C3%A0_vecteurs_de_support Source: Wikipedia, ''Machine à vecteurs de support'']
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
+</small><br> {{Modèle:101}}<br>
-== Termes privilégiés ==
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]
-== Anglais ==

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