Macchine a vettori di supporto

Le macchine a vettori di supporto (SVM, dall'inglese support-vector machines) sono dei modelli di apprendimento supervisionato associati ad algoritmi di apprendimento per la regressione e la classificazione. Dato un insieme di esempi per l'addestramento, ognuno dei quali etichettato con la classe di appartenenza fra le due possibili classi, un algoritmo di addestramento per le SVM costruisce un modello che assegna i nuovi esempi a una delle due classi, ottenendo quindi un classificatore lineare binario non probabilistico. Un modello SVM è una rappresentazione degli esempi come punti nello spazio, mappati in modo tale che gli esempi appartenenti alle due diverse categorie siano chiaramente separati da uno spazio il più possibile ampio. I nuovi esempi sono quindi mappati nello stesso spazio e la predizione della categoria alla quale appartengono viene fatta sulla base del lato nel quale ricade.

Oltre alla classificazione lineare è possibile fare uso delle SVM per svolgere efficacemente la classificazione non lineare utilizzando il metodo kernel, mappando implicitamente i loro ingressi in uno spazio delle caratteristiche multi-dimensionale.

Quando gli esempi non sono etichettati è impossibile addestrare in modo supervisionato e si rende necessario l'apprendimento non supervisionato: questo approccio cerca d'identificare i naturali gruppi in cui si raggruppano i dati, mappando successivamente i nuovi dati nei gruppi ottenuti. L'algoritmo di raggruppamento a vettori di supporto, creato da Hava Siegelmann e Vladimir N. Vapnik, applica le statistiche dei vettori di supporto, sviluppate negli algoritmi delle SVM, per classificare dati non etichettati, ed è uno degli algoritmi di raggruppamento maggiormente utilizzato nelle applicazioni industriali.