సపోర్ట్ వెక్టర్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల (SVMలు) ప్రాంతంలో ఒక ప్రాథమిక భావన. SVMలు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్ల యొక్క శక్తివంతమైన తరగతి. SVMలు ఎలా పని చేస్తాయి మరియు వాటి అంతర్లీన సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడంలో కీలకమైన సపోర్ట్ వెక్టర్ భావన.
సరళంగా చెప్పాలంటే, SVM వర్గీకరణ యొక్క నిర్ణయ సరిహద్దుకు దగ్గరగా ఉండే డేటా పాయింట్లుగా మద్దతు వెక్టార్ని నిర్వచించవచ్చు. నిర్ణయ సరిహద్దు అనేది వర్గీకరణ సమస్యలో వివిధ తరగతులను వేరుచేసే లైన్ లేదా హైపర్ప్లేన్. మద్దతు వెక్టర్స్ అనేది నిర్ణయ సరిహద్దు యొక్క స్థానం మరియు విన్యాసాన్ని నిర్ణయించే క్లిష్టమైన డేటా పాయింట్లు. ఈ పాయింట్లు SVM యొక్క సాధారణీకరణ మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించే సామర్థ్యంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి.
మద్దతు వెక్టర్స్ ఎంపిక మార్జిన్ను గరిష్టీకరించే సూత్రంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది ప్రతి తరగతికి సంబంధించిన నిర్ణయ సరిహద్దు మరియు సమీప డేటా పాయింట్ల మధ్య దూరం. SVMలు ఈ మార్జిన్ను పెంచే నిర్ణయ సరిహద్దును కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి, ఎందుకంటే ఇది చూడని డేటాపై మెరుగైన సాధారణీకరణ మరియు మెరుగైన పనితీరుకు దారి తీస్తుంది. మద్దతు వెక్టర్స్ అనేది మార్జిన్ను నిర్వచించే డేటా పాయింట్లు మరియు సరైన నిర్ణయ సరిహద్దును నిర్ణయించడంలో సహాయపడతాయి.
ఈ భావనను వివరించడానికి, రెండు తరగతులతో బైనరీ వర్గీకరణ సమస్యను పరిశీలిద్దాం, రెండు వేర్వేరు సెట్ల డేటా పాయింట్ల ద్వారా సూచించబడుతుంది. SVM అల్గోరిథం ఈ రెండు తరగతులను గరిష్ట మార్జిన్తో వేరు చేసే హైపర్ప్లేన్ను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. సపోర్ట్ వెక్టర్స్ అనేవి ఈ హైపర్ప్లేన్పై లేదా దానికి దగ్గరగా ఉండే డేటా పాయింట్లు. నిర్ణయ సరిహద్దును నిర్వచించడంలో ఈ పాయింట్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి మరియు కొత్త, చూడని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అవసరం.
సపోర్ట్ వెక్టర్స్ అసలు ఫీచర్ స్పేస్లో డేటా పాయింట్లకే పరిమితం కాలేదని గమనించడం ముఖ్యం. కెర్నల్ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, SVMలు డేటాను లీనియర్ సెపరేషన్ సాధ్యమయ్యే అధిక-డైమెన్షనల్ స్పేస్లోకి ప్రొజెక్ట్ చేయగలవు. ఈ హై-డైమెన్షనల్ స్పేస్లో, సపోర్ట్ వెక్టర్స్ ఇప్పటికీ నిర్ణయ సరిహద్దుకు దగ్గరగా ఉండే పాయింట్లు.
మద్దతు వెక్టర్స్ భావన బైనరీ వర్గీకరణ సమస్యలకు మించి విస్తరించింది. SVMలను బహుళ-తరగతి వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనుల కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ సందర్భాలలో, మద్దతు వెక్టర్స్ అనేది వివిధ తరగతులు లేదా రిగ్రెషన్ లక్ష్యాలను వేరు చేసే నిర్ణయ సరిహద్దులు లేదా హైపర్ప్లేన్లకు దగ్గరగా ఉండే డేటా పాయింట్లు.
మద్దతు వెక్టర్స్ అనేది SVM వర్గీకరణ యొక్క నిర్ణయ సరిహద్దుకు దగ్గరగా ఉండే క్లిష్టమైన డేటా పాయింట్లు. వారు నిర్ణయం సరిహద్దు యొక్క స్థానం మరియు విన్యాసాన్ని నిర్ణయిస్తారు మరియు సాధారణీకరించడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అల్గోరిథం యొక్క సామర్థ్యంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తారు. SVMల యొక్క అంతర్లీన సూత్రాలను మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్లో వాటి అనువర్తనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సపోర్ట్ వెక్టర్స్ భావనను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి