Las máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la clasificación y regresión en problemas de Machine Learning.
La idea detrás de las SVM es encontrar un hiperplano que separe de manera óptima las diferentes clases de datos. En el caso de la clasificación binaria, el hiperplano divide el espacio en dos regiones, una para cada clase. En el caso de la regresión, se busca un hiperplano que se ajuste lo mejor posible a los datos.
Para encontrar el hiperplano óptimo, las SVM buscan maximizar la distancia entre los puntos más cercanos de cada clase (llamados vectores de soporte), lo que se conoce como máximo margen. En caso de que los datos no sean linealmente separables, se utilizan técnicas de kernel para transformar el espacio de características en uno de mayor dimensionalidad donde sí puedan ser separables.
Las SVM son ampliamente utilizadas en la clasificación de datos en áreas como la biología, finanzas y marketing, así como en la detección de fraudes, reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
Las soluciones de inteligencia artificial (IA) son valiosas para reducir las devoluciones de productos. A través del análisis de datos y la toma de [...]
Leer más »El sector financiero no deja de implementar nuevas tecnologías para modernizar y digitalizar sus funciones. Uno de los motivos es el procesamiento de [...]
Leer más »El sector bancario ha experimentado transformaciones considerables durante los últimos 10 años. Especialmente a medida que la banca se ha ido integr [...]
Leer más »Hoy vamos a hablar sobre la generación de leads cualificados para la captación de nuevos clientes mediante IA. En Gamco desarrollamos software basad [...]
Leer más »
