Définition SVM
Les Support Vector Machines (SVMs) sont une famille d’algorithmes d’apprentissage automatique utilisés pour résoudre des problèmes de classification, de régression, ou de détection d’anomalies. Ils reposent sur la notion d’hyperplans séparateurs, visant à réaliser une séparation linéaire optimale des données. L’algorithme SVM cherche à maximiser la marge entre les différents groupes de données en utilisant des vecteurs de support, ce qui le rend efficace pour les problèmes linéairement séparables. Pour traiter des jeux de données non linéaires, les SVM peuvent recourir à des fonctions noyau, permettant de projeter les données dans un espace de dimension supérieure. Cette approche, appelée machines à vecteurs de support, assure une meilleure classification, même face à des frontières de séparation complexes. Les SVMs sont particulièrement adaptées aux techniques d’apprentissage supervisé, et leur capacité à traiter des problèmes à vaste marge en fait des outils puissants pour la classification de nouvelles données dans des contextes variés.