Questa pagina si dedica all’esplorazione delle Support Vector Machines (SVM), una delle tecniche di apprendimento automatico più utilizzate nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Scopriremo cosa sono, come funzionano e vedremo alcuni esempi di applicazione pratica lavorativa.
Indice dei contenuti
SVM, Support Vector Machines: significato e definizione
Le Support Vector Machines (SVM) sono modelli di apprendimento supervisato con algoritmi associati che analizzano i dati utilizzati per la classificazione e l’analisi di regressione. Una SVM rappresenta i punti di esempio nello spazio, separandoli in categorie con un confine che è definito da un gap il più ampio possibile. Nuovi esempi vengono poi mappati nello stesso spazio e assegnati a una categoria basata sul lato del confine su cui cadono.
Differenze e tipologie
Esistono principalmente due tipi di SVM:
- Lineare: Queste SVM funzionano bene quando i dati possono essere separati da un confine lineare (una linea retta nel 2D, un piano nel 3D, ecc.).
- Non lineare: Per i dati che non possono essere separati da un confine lineare, si utilizza una SVM non lineare con l’ausilio di funzioni kernel, che trasformano lo spazio in modo da rendere i dati separabili.
Come funziona in breve
Le SVM lavorano mappando un insieme di dati in uno spazio multidimensionale e trovando l’iperpiano (una “linea” che si estende in più dimensioni) che meglio divide i dati in classi. Questo iperpiano è selezionato per massimizzare la distanza tra sé e i punti più vicini in ciascuna delle classi, questi punti sono chiamati vettori di supporto. Una volta identificato l’iperpiano, i nuovi dati vengono classificati mappandoli nello stesso spazio e determinando da quale parte dell’iperpiano si trovano.
SVM, Support Vector Machines esempi
Classificazione di testi e documenti
Le SVM sono spesso utilizzate per categorizzare documenti e testi, distinguendo, ad esempio, le e-mail spam dalle e-mail legittime.
Reconoscimento delle immagini
Le SVM possono essere utilizzate nell’analisi delle immagini, come nel riconoscimento facciale o nella classificazione delle immagini.
Predizione delle malattie
In biomedicina, le SVM aiutano nella classificazione di geni, pazienti o altri campioni, basandosi sulle informazioni genetiche o cliniche.
Analisi finanziaria
Nel settore finanziario, le SVM possono essere impiegate per prevedere i movimenti del mercato azionario o identificare frodi con carte di credito.
Riconoscimento della voce
Nell’ambito dell’elaborazione del segnale, le SVM possono essere addestrate a riconoscere e classificare le caratteristiche della voce.
Applicazioni e casi d’uso nel lavoro
Le SVM (Support Vector Machines) sono state adottate in molte industrie per vari compiti. Aziende come Google, Facebook, e Amazon hanno utilizzato SVM per applicazioni che vanno dal riconoscimento di immagini alla classificazione di testi. Alcune delle tecnologie che utilizzano SVM includono piattaforme di riconoscimento vocale, sistemi di raccomandazione e motori di ricerca.
SVM, Support Vector Machines figure lavorative
- Data Scientist: Utilizzano SVM per creare modelli predittivi e analizzare grandi set di dati.
- Analista di Machine Learning: Sfruttano SVM per creare algoritmi che possono imparare e fare previsioni sui dati.
- Specialista in Computer Vision: Utilizzano SVM per il riconoscimento di immagini e la classificazione visiva.
SVM, Support Vector Machines: risorse utili
- SVM Tutorial: Un sito dedicato alle basi delle SVM.
- Columbia University SVM Tutorial: Un tutorial universitario dettagliato sulle SVM.
- Scikit-learn Documentation on SVM: Una guida all’implementazione delle SVM in Python.
- Libro: “Support Vector Machines for Pattern Classification” di Shigeo Abe.
Domande comuni su SVM, Support Vector Machines
Che cosa sono le Support Vector Machines?
Le SVM sono modelli di apprendimento supervisato utilizzati per la classificazione e l’analisi di regressione in Intelligenza Artificiale.
Le SVM sono solo per la classificazione?
No, le SVM possono essere utilizzate sia per la classificazione che per la regressione.
In cosa differisce una SVM lineare da una non lineare?
Una SVM lineare utilizza un confine lineare per separare le classi, mentre una SVM non lineare usa un confine curvilineo, spesso utilizzando funzioni kernel.
Che cosa sono i vettori di supporto?
Sono i punti di dati più vicini al confine di decisione. Questi punti sono fondamentali nella definizione dell’iperpiano di separazione.
Che cosa è una funzione kernel in SVM?
È una funzione utilizzata per trasformare lo spazio dei dati in modo da rendere separabili classi altrimenti non separabili linearmente.
Le SVM sono robuste contro gli outlier?
In generale, le SVM sono sensibili agli outlier, ma ciò può essere mitigato utilizzando un approccio “soft margin”.
In quali settori le SVM trovano ampia applicazione?
Le SVM sono utilizzate in molti settori, tra cui biomedicina, finanza, riconoscimento vocale e immagini.
Qual è il vantaggio principale delle SVM rispetto ad altri algoritmi di classificazione?
Le SVM sono spesso lodate per la loro capacità di gestire spazi ad alta dimensionalità e per la loro efficacia in scenari dove il numero di dimensioni è maggiore del numero di campioni.
Le SVM possono gestire dati non bilanciati?
Sì, ma potrebbero richiedere tecniche specifiche o pesi per gestire correttamente i set di dati sbilanciati.
È possibile utilizzare SVM per problemi di classificazione multiclasse?
Sì, anche se le SVM sono fondamentalmente binarie, esistono tecniche per adattarle a problemi multiclasse, come “one-vs-all” o “one-vs-one”.
Certificazioni utili
Sebbene non esistano certificazioni esclusivamente dedicate alle SVM, molte certificazioni in Data Science e Machine Learning coprono SVM come parte del curriculum. Alcune di queste includono:
- Certificazione in Machine Learning da Coursera (offerto da Stanford University)
- Certificazione in Advanced Machine Learning da DataCamp
- Professional Certificate in Machine Learning and Artificial Intelligence dal MITx
