AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
SVM Linéaire
Machines à vecteurs de support utilisant un hyperplan linéaire pour séparer les classes dans l'espace d'origine.
Fonctions Noyau (Kernel Functions)
Transformations mathématiques permettant de mapper les données dans des espaces de dimension supérieure pour une séparation non-linéaire.
Support Vector Regression (SVR)
Variante des SVM adaptée pour les problèmes de régression en prédisant des valeurs continues plutôt que des classes.
SVM Multi-classe
Extensions des SVM binaires pour gérer les problèmes de classification avec plus de deux classes.
Optimisation SVM
Algorithmes et techniques d'optimisation pour résoudre le problème quadratique sous-jacent aux SVM.
SVM One-Class
Variante des SVM utilisée pour la détection d'anomalies en apprenant une frontière autour des données normales.
Hyperparamètres SVM
Paramètres réglables comme C et gamma qui contrôlent la complexité du modèle et la performance de classification.
SVM Probabiliste
Extension des SVM fournissant des estimations de probabilité pour les prédictions de classification.
Vector Machines Séquentielles Minimales (S3VM)
Algorithme d'optimisation efficace pour l'entraînement des SVM en décomposant le problème en sous-problèmes plus petits.
SVM pour Données Structurées
Adaptations des SVM pour traiter des données complexes comme les graphes, les arbres ou les séquences temporelles.
Méthodes d'Ensemble SVM
Techniques combinant plusieurs classifieurs SVM pour améliorer la robustesse et la précision des prédictions.
Scalabilité et Parallélisation SVM
Approches pour rendre les SVM efficaces sur de grands ensembles de données grâce au calcul distribué et parallèle.