SVM : Généralisation & Confiance

Cette séance de cours couvre les capacités de généralisation de Support Vector Machines (SVM), expliquant comment SVM peut prédire les étiquettes de classe même en l'absence de points de données, le manque de confiance dans les prédictions et le risque de faux positifs. Il compare également SVM avec les modèles de mélange gaussien (GMM) et K-Nearest Neighbors (KNN), soulignant les avantages de SVM. L'instructeur met l'accent sur le large éventail d'applications de SVM dans divers types de données et son efficacité dans les tâches de classification à grande échelle.