Machines vectorielles de soutien: bases et applications

Cette séance de cours présente les machines vectorielles de soutien (SVM), couvrant des sujets tels que la séparabilité linéaire, les hyperplans, les marges, la SVM à marge dure, la SVM à marge molle et la SVM non linéaire avec des noyaux. Il traite également de l'histoire de SVM, de son développement par Vapnik et Lerner, et de son extension aux modèles non linéaires. Les diapositives illustrent le concept de trouver des hyperplans pour séparer les classes, l'utilisation de noyaux pour les séparations non linéaires et la définition mathématique de la séparabilité linéaire. Des références aux chercheurs clés dans le domaine sont fournies, ainsi que des ressources supplémentaires pour la lecture ultérieure.