Применение SVM в реальном мире

Как мы видели, SVM зависят от алгоритмов обучения с учителем. Цель использования SVM — правильно классифицировать невидимые данные. SVM имеют ряд приложений в нескольких областях.
Некоторые распространенные приложения SVM:

  • Обнаружение лиц — SVMc классифицирует части изображения как лица и не лица и создает квадратную границу вокруг лица.
  • Категоризация текста и гипертекста — SVM позволяют категоризировать текст и гипертекст как для индуктивных, так и для трансдуктивных моделей. Они используют обучающие данные для классификации документов по разным категориям. Он классифицирует на основе сгенерированного балла, а затем сравнивает с пороговым значением.
  • Классификация изображений. Использование SVM обеспечивает лучшую точность поиска для классификации изображений. Он обеспечивает более высокую точность по сравнению с традиционными методами поиска на основе запросов.
  • Биоинформатика — включает классификацию белков и классификацию рака. Мы используем SVM для выявления классификации генов, пациентов на основе генов и других биологических задач.
  • Укладка белка и обнаружение удаленной гомологии — применение алгоритмов SVM для удаленного обнаружения гомологии белка.
  • Распознавание рукописного ввода — мы используем SVM для распознавания широко используемых рукописных символов.
  • Обобщенное прогнозирующее управление (GPC) — используйте GPC на основе SVM для управления хаотической динамикой с помощью полезных параметров.

Давайте теперь подробно рассмотрим вышеупомянутые приложения SVM:

1. Распознавание лиц

Он классифицирует части изображения как лица и не лица. Он содержит обучающие данные n x n пикселей с лицом двух классов (+1) и без лица (-1). Затем он извлекает функции из каждого пикселя как лицо или не лицо. Создает квадратную границу вокруг лиц на основе яркости пикселей и классифицирует каждое изображение, используя тот же процесс.

Давайте обсудим правила обучения в нейронных сетях

2. Категоризация текста и гипертекста

Позволяет категоризировать текст и гипертекст для обоих типов моделей; индуктивный и трансдуктивный. Он использует обучающие данные для классификации документов по различным категориям, таким как новостные статьи, электронные письма и веб-страницы
Примеры:

  • Разделение новостных статей на «бизнес» и «кино»
  • Классификация веб-страниц на персональные домашние страницы и другие

Для каждого документа рассчитайте оценку и сравните ее с предопределенным пороговым значением. Когда оценка документа превышает пороговое значение, документ классифицируется в определенной категории. Если он не превышает порогового значения, считайте его обычным документом.
Классифицируйте новые экземпляры, вычисляя оценку для каждого документа и сравнивая ее с изученным порогом.

3. Классификация изображений

SVM могут классифицировать изображения с более высокой точностью поиска. Его точность выше, чем у традиционных схем уточнения на основе запросов.

4. Биоинформатика

В области вычислительной биологии обнаружение удаленной гомологии белков является распространенной проблемой. Наиболее эффективным методом решения этой проблемы является использование SVM. В последние несколько лет алгоритмы SVM широко применяются для удаленного обнаружения гомологии белков. Эти алгоритмы широко используются для идентификации среди биологических последовательностей. Например классификация генов, больных на основе их генов и многие другие биологические проблемы.

5. Белковая складка и дистанционное обнаружение гомологии

Удаленное обнаружение гомологии белков является ключевой проблемой вычислительной биологии. Алгоритмы обучения с учителем на SVM являются одним из наиболее эффективных методов удаленного обнаружения гомологии. Производительность этих методов зависит от того, как моделируются белковые последовательности. Метод, используемый для вычисления функции ядра между ними.

Знаете ли вы о функциях ядра в ML

6. Распознавание рукописного ввода

Мы также можем использовать SVM для распознавания рукописных символов, которые используются для ввода данных и проверки подписей в документах.

7. География и науки об окружающей среде

Мы используем SVM для гео-(пространственного) и пространственно-временного экологического анализа данных и серии моделирования.

8. Обобщенный прогнозирующий контроль

Мы используем GPC на основе SVM для управления хаотической динамикой с помощью полезных параметров. Он обеспечивает отличную производительность в управлении системами. Система следует хаотической динамике относительно локальной стабилизации цели.
Использование SVM для управления хаотическими системами имеет следующие преимущества:

  • Позволяет использовать алгоритмы с относительно небольшими параметрами для перенаправления хаотической системы на цель.
  • Сокращает время ожидания для хаотических систем.
  • Поддерживает работоспособность систем.

Вывод

Таким образом, мы заключаем, что SVM могут не только делать надежный прогноз, но и уменьшать избыточную информацию. SVM также получили результаты, сравнимые с результатами, полученными с помощью других подходов.
Если вам понравился этот пост или у вас есть какие-либо вопросы, связанные с этими приложениями SVM, сообщите нам об этом, оставив комментарий.