Support Vector Machines (SVM): Güclü Təsnifat Alqoritmi

Support Vector Machines (SVM) maşın öyrənməsi sahəsində geniş istifadə olunan və çox güclü bir alqoritmdir. Bu metod əsasən təsnifat məsələləri üçün tətbiq olunur, lakin regreasiya problemlərində də effektiv şəkildə işləyir. SVM, verilənlər üzərindəki xətti və qeyri-xətti sərhədləri taparaq siniflərə ayırmağı hədəfləyir.

Əsas Prinsiplər və İşləmə Qaydası

SVM-nin məqsədi verilənlərdə ən yaxşı ayırıcı sərhədi — yəni hiperplanı — tapmaqdır. Bu hiperplan, sinifləri bir-birindən ayırmaq üçün ən geniş mümkün məsafəni (marjini) təmin etməlidir. Daha geniş marjin, daha sabit və ümumiləşdirilə bilən model deməkdir.

Xətti və Qeyri-Xətti SVM

Xətti SVM

Verilənlər xətti olaraq ayırıla bilirsə, SVM sadə xətti bir hiperplanla onları sinifləndirir. Bu üsul sadə və hesablama baxımından daha az resurs tələb edir.

Qeyri-Xətti SVM

Əgər verilənlər xətti olaraq ayırmaq mümkün deyilsə, bu zaman SVM “kernel trick” istifadə edərək verilənləri daha yüksək ölçülü məkana transformasiya edir. Bu yanaşma ilə verilənlər orada xətti şəkildə ayırıcı sərhədlərlə bölünə bilir.

Ən Məşhur Kernel Funksiyaları

• Linear Kernel – Xətti ayırıcı üçün istifadə olunur.
• Polynomial Kernel – Verilənlərdəki daha kompleks strukturları tanımaq üçün tətbiq edilir.
• Radial Basis Function (RBF) Kernel – Ən geniş istifadə edilən kernel növüdür. Qeyri-xətti sərhədlərin tapılmasında çox effektivdir.

SVM-nin Üstünlükləri

• Yüksək performans – Xüsusilə yüksək ölçülü verilənlərdə effektiv nəticələr verir.
• Overfitting-ə qarşı dözümlülük – Geniş marjinlər modelin ümumiləşmə qabiliyyətini artırır.
• Çox yönlülük – Tətbiq sahələri genişdir: təsnifat, regreasiya və anomaliya aşkarlanması.

SVM-in Dezavantajları

• Hesablama çətinliyi – Böyük verilənlərdə yüksək resurs tələbi yarada bilər.
• Kernel seçiminin çətinliyi – Səhv kernel seçimi modelin effektivliyini azalda bilər.
• Yüksək ölçülü verilənlərdə məhdudiyyətlər – Performans aşağı düşə bilər.

Tətbiq Sahələri

Təsnifat (Classification)

SVM, spam e-poçtların aşkarlanması, şəkil və üz tanıma, tibbi diaqnostika kimi sahələrdə uğurla istifadə edilir.

Regresiya (Regression)

Qiymət proqnozları, maliyyə təhlilləri və bazar analizlərində SVM tətbiq olunur.

Anomaliya Aşkarlanması

Qeyri-adi nümunələrin, o cümlədən kredit kartı fırıldaqları və tibbi testlərdəki pozuntuların müəyyən edilməsində faydalıdır.

Daha ətraflı texniki məlumat üçün: Scikit-learn SVM Documentation

 

SVM, maşın öyrənməsi alətləri içərisində gücünü və etibarlılığını sübut etmiş bir alqoritmdir. Onun müxtəlif tətbiq sahələrində uğurla istifadə olunması, bu texnologiyanı öyrənmək və tətbiq etmək istəyənlər üçün vacib hala gətirir.

Əgər sən də SVM və digər maşın öyrənməsi alqoritmlərini dərindən öyrənmək istəyirsənsə, Alas Academy platformasında tədris olunan kurslara qatılaraq ilk addımını ata bilərsən!