svm 6 applications

    6 Applications De SVM

    Connaitre, comprendre et appliquer les algorithmes d’apprentissage automatique n’est pas chose aisée. La majorité des amateurs commencent par apprendre les algorithmes de régression. Ce sont des algos facile à appréhender et à utiliser. Mais cela est loin d’être suffisant si vous souhaitez devenir un data scientist aguerri. En effet le monde de la data science propose un nombre incalculable de problèmes et d’algorithmes adaptés.
    On peux voir les algorithmes d’apprentissage automatique comme une grande caisse à outils ou on retrouve des tournevis de toutes les tailles, des clefs a molette etc. . Vous avez divers outils, mais vous devez apprendre à les utiliser au bon moment. Par analogie, considérez la «régression» comme un Katana capable de trancher et de découper des données de manière efficace, mais incapable de traiter des données extrêmement complexes. Au contraire, “Support Vector Machines” est comme un couteau tranchant: il fonctionne sur des jeux de données plus petits, mais sur ceux-ci, il peut être beaucoup plus puissant et puissant pour construire des modèles.
    Dans cet article, nous allons vous guider à travers les bases d’une connaissance avancée d’un algorithme crucial d’apprentissage automatique, le support des machines à vecteurs A.K.A. le SVM.

    1. Intro

    Dans notre précédent article sur les SVM, nous avons discuté de l’introduction détaillée de SVM (Support Vector Machines). Nous allons maintenant aborder les applications réelles de la SVM telles que la détection de visage, la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la classification des images, la bioinformatique, etc.

    2. Applications de SVM dans la vrai vie

    Comme nous l’avons vu, les SVM dépendent d’algorithmes d’apprentissage supervisé. Le’objectif de l’utilisation de SVM est de classer correctement les données non visibles. Les SVM ont de nombreuses applications dans plusieurs domaines.
    Certaines applications courantes de SVM sont:

    • Détection des visages:

    SVM classifie les parties de l’image en visages et en non-visages et crée une bordure carrée autour du visage.

    • Catégorisation du texte et de l’hypertexte:

    Les SVM permettent la catégorisation du texte et de l’hypertexte pour les modèles inductifs et transductifs. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories. Il catégorise sur la base du score généré, puis compare avec la valeur de seuil.

    • Classification des images:

    L’utilisation de SVM offre une meilleure précision de recherche pour la classification des images. Il offre une meilleure précision par rapport aux techniques de recherche traditionnelles basées sur des requêtes.

    • Bioinformatique:

    Comprend la classification des protéines et la classification du cancer. Nous utilisons SVM pour identifier la classification des gènes, des patients sur la base de gènes et d’autres problèmes biologiques.

    • Détection de repli protéique et d’homologie à distance:

    Appliquez des algorithmes SVM pour la détection d’homologie à distance de protéines.

    • Reconnaissance de l’écriture manuscrite:

    Nous utilisons des SVM pour reconnaître les caractères manuscrits largement utilisés.

    2.1. Détection facial

    Résultat de recherche d'images pour "reconnaissance faciale"

    Le SVM classe les parties de l’image en 2 catégories, visage et non-visage. Il contient des données d’apprentissage de n x n pixels avec un visage à deux classes (+1) et un non-visage (-1). Dans un second temps, il extrait les caractéristiques de chaque pixel en tant que face ou non-face. Crée une bordure carrée autour des faces sur la base de la luminosité des pixels et classe chaque image en utilisant le même processus.

    2.2. Catégorisation texte et hypertexte

    Résultat de recherche d'images pour "categorisation texte"

    Le SVM catégorise du texte et de l’hypertexte pour les deux types de modèles; inductif et transductif. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories telles que les articles de presse, les courriels et les pages Web.

    Exemples:

    • Classification des articles de presse en “Sport” et “Business”
    • Classification des pages Web en pages d’accueil personnelles et autres

    Pour chaque document ou fichier, calculez un score et comparez-le avec une valeur de seuil prédéfinie. Lorsque le score d’un document dépasse le seuil, le document est classé dans une catégorie définie. S’il ne dépasse pas la valeur seuil, considérez-le comme un document général.

    Classifiez les nouvelles instances en calculant le score de chaque document et en le comparant au seuil appris.

    2.3. Classification des images

    Résultat de recherche d'images pour "image classification cat dog"

    Les SVM peuvent classer les images avec une plus grande précision de recherche. Leurs précision est supérieure aux schémas de raffinement traditionnels basés sur une requête.

    2.4. Bioinformatique

    Résultat de recherche d'images pour "Bioinformatique"

    Dans le domaine de la biologie informatique, la détection d’homologie à distance de protéines est un problème courant. La méthode la plus efficace pour résoudre ce problème consiste à utiliser SVM. Ces dernières années, les algorithmes SVM ont été largement appliqués pour la détection d’homologie à distance de protéines. Ces algorithmes ont été largement utilisés pour identifier des séquences biologiques. Par exemple, la classification des gènes, les patients sur la base de leurs gènes et de nombreux autres problèmes biologiques.

    2.5. Détection des plis de protéines et homologie à distance

    La détection d’homologie à distance des protéines est un problème clé en biologie computationnelle. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sur les SVM sont l’une des méthodes les plus efficaces pour la détection d’homologie à distance. Les performances de ces méthodes dépendent de la modélisation des séquences protéiques. La méthode utilisée pour calculer la fonction du noyau entre eux.
    Connaissez-vous les fonctions du noyau en ML?

    2.6 Reconnaissance de l’écriture manuscrite

    Nous pouvons également utiliser les SVM pour reconnaître les caractères manuscrits utilisés pour la saisie de données et la validation des signatures sur les documents.

    2.7 Géo et sciences de l’environnement

    Les SVM sont tres utilisés pour les séries de modélisation et d’analyse de données environnementales géo-spatiales et spatio-temporelles.

    L’utilisation de SVM pour gérer des systèmes chaotiques présente les avantages suivants:

    • Permet l’utilisation d’algorithmes de paramètres relativement petits pour rediriger un système chaotique vers la cible.
    • Réduit le temps d’attente pour les systèmes chaotiques.
    • Stabilise les performances des systèmes.

    3. Conclusion

    Nous concluons donc que les SVM peuvent non seulement effectuer des predictions fiable, mais aussi minimiser le nombre d’informations redondantes. Les SVMs ont également performer des résultats comparables à ceux obtenus par d’autres approches.
    Si vous aimez cet article ou si vous avez des questions concernant ces applications de SVM, merci de nous le faire savoir en laissant un commentaire.

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