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 empresas de Software as a Service (SaaS) han ganado un enorme protagonismo en los últimos años, principalmente por lo novedoso de los productos [...]
Leer más »Es conveniente que mediante un breve cuestionario seamos capaces de verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio. A continuación, desarrolla [...]
Leer más »Hoy vamos a hablar sobre cómo prever problemas de pagos y prever los problemas en aquellos clientes que actualmente no te lo están dando. En G [...]
Leer más »Todas los negocios tienen planificado, normalmente, un crecimiento anual aunque no todos lo logran. Aumentar las ventas de una empresa en este 2022 es [...]
Leer más »
