Una macchina vettoriale di supporto (SVM) è un tipo di algoritmo di apprendimento profondo che esegue l'apprendimento supervisionato per la classificazione o la regressione dei gruppi di dati.
Nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, i sistemi di apprendimento supervisionato forniscono sia i dati di input che quelli di output desiderati, che sono etichettati per la classificazione. La classificazione fornisce una base di apprendimento per la futura elaborazione dei dati. Le macchine a vettori di supporto vengono utilizzate per ordinare due gruppi di dati in base alla classificazione simile. Gli algoritmi tracciano linee (iperpiani) per separare i gruppi secondo schemi.
Un SVM costruisce un modello di apprendimento che assegna nuovi esempi a un gruppo o a un altro. Con queste funzioni, gli SVM sono chiamati classificatori lineari binari non probabilistici. Nelle impostazioni di classificazione probabilistica, gli SVM possono utilizzare metodi come Platt Scaling.
Come altre macchine per l'apprendimento supervisionate, una SVM richiede che i dati etichettati vengano addestrati. I gruppi di materiali sono etichettati per la classificazione. I materiali di formazione per SVM sono classificati separatamente in diversi punti nello spazio e organizzati in gruppi chiaramente separati. Dopo aver elaborato numerosi esempi di formazione, gli SVM possono eseguire l'apprendimento senza supervisione. Gli algoritmi cercheranno di ottenere la migliore separazione dei dati con il limite attorno all'iperpiano che viene massimizzato e anche tra entrambi i lati.
Gli SVM sono stati inventati da Vladimir N. Vapnik e Alexey Ya. Chervonenkis nel 1963. Da allora, i sistemi sono stati utilizzati per la classificazione di testi, ipertesti e immagini. Gli SVM possono lavorare con caratteri scritti a mano e gli algoritmi sono stati utilizzati nei laboratori di biologia per eseguire attività come l'ordinamento delle proteine. I sistemi di apprendimento supervisionati e non supervisionati vengono utilizzati in chatbot, auto a guida autonoma, programmi di riconoscimento facciale, sistemi esperti e robot, tra le altre cose.