SVM (Support Vector Machine)은 기계 학습 및 패턴 인식 분야에서 사용되는 강력한 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. SVM은 데이터를 분류, 회귀 및 이상치 감지와 같은 여러 작업에 사용된다. 이 알고리즘의 주요 목표는 데이터를 가장 잘 나누는 분리 초평면(hyperplane)을 찾는 것이다.
SVM의 주요 특징과 원리는 다음과 같다:
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초평면 (Hyperplane): SVM은 데이터 포인트를 분리하기 위한 초평면을 찾는다. 이 초평면은 데이터를 가장 잘 나누는 결정 경계를 나타낸다.
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최대 마진 (Maximum Margin): SVM은 가능한 한 클래스 간의 거리가 최대가 되는 분리 초평면을 찾는다. 이렇게 함으로써 분류 오류를 최소화하고 일반화 성능을 향상시킨다.
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커널 기법 (Kernel Trick): SVM은 비선형 분류 문제를 해결하기 위해 커널 기법을 사용한다. 커널은 데이터를 고차원 특성 공간으로 매핑하여 비선형 관계를 고려할 수 있게 한다.
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서포트 벡터 (Support Vectors): SVM에서 서포트 벡터는 분리 초평면과 가장 가까운 데이터 포인트를 나타낸다. 이 포인트들이 분리 초평면 결정에 중요한 역할을 한다.
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C 매개변수 (C Parameter): SVM에서 C 매개변수는 분류 오류와 마진 간의 균형을 조절하는 역할을 한다. 큰 C 값은 분류 오류를 허용하지 않고 작은 마진을 가지며, 작은 C 값은 일부 분류 오류를 허용하고 큰 마진을 가진다.
SVM은 분류 뿐만 아니라 회귀 작업에도 적용할 수 있으며, 다양한 응용 분야에서 사용된다. 이 알고리즘은 이미지 분류, 텍스트 분류, 얼굴 인식, 이상치 탐지, 지문 인식, 주가 예측 및 객체 검출과 같은 여러 작업에서 효과적으로 활용된다. SVM은 많은 상황에서 우수한 일반화 성능을 보이며, 다른 기계 학습 알고리즘과 함께 기계 학습 및 패턴 인식 분야에서 중요한 역할을 한다.
