ما هي خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM)؟

إذا كنت تتساءل: كيف يميّز الذكاء الاصطناعي بين صورة قطة وصورة كلب؟ أو كيف يعرف إن كانت رسالة بريد إلكتروني مزعجة أم لا؟ فهناك خوارزمية تلعب دورا كبيرا في ذلك، اسمها خوارزمية SVM أو “آلة المتجهات الداعمة”. وهي واحدة من أقوى وأدق خوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف، وظيفتها ببساطة أن تقول: “هذا ينتمي إلى الفئة (أ)” و”ذاك إلى الفئة (ب)”. وهي ما تجعل الآلات تفهم وتقرر حتى عندما تكون الأمور معقدة ومتشابكة.

لماذا تُعتبر خوارزمية SVM أداة قوية في التصنيف؟

• تحدد الحد الفاصل الأمثل من خلال تعظيم المسافة بين الفئات، مما يعزز دقة التصنيف.
•  تعتمد فقط على نقاط الدعم، مما يجعله قويًا في التعامل مع البيانات الضوضائية.
•  تعمل بكفاءة حتى مع عدد قليل من البيانات، على عكس الشبكات العصبية التي تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات.
•  تمتع بالقدرة على التعامل مع المشكلات غير الخطية من خلال تقنيات دوال النواة، مما يجعله مرنا في العديد من التطبيقات.

أنواع خوارزمية SVM

SVM الخطي (Linear SVM)

تُستخدم هذه الطريقة عندما تكون البيانات سهلة وواضحة، ويمكن فصلها بخط مستقيم. مثلًا:

إذا كانت هناك نقاط تمثل “قطة” وأخرى تمثل “كلب”، وكان من الممكن رسم خط واضح بينهما، فإن هذا النوع من الخوارزمية يكفي. وهو سريع وسهل، ويُستخدم في أمور مثل تحليل النصوص أو رسائل البريد الإلكتروني.

SVM غير الخطي (Non-Linear SVM): 

لكن ماذا لو كانت النقاط مختلطة ومعقدة؟

هنا لا ينفع الخط المستقيم. في هذه الحالة، يتم “تحويل” البيانات بطريقة ذكية إلى شكل آخر يمكن فيه فصل الفئات، حتى لو احتجنا إلى خط منحني أو شكل غير منتظم.

هذا النوع أبطأ قليلًا لأنه يحتاج لحسابات أكثر، لكنه مثالي في مجالات معقدة مثل التعرف على الصور أو تحليل صور الأشعة الطبية.

مراجع مفيدة:

1. IBM: ما هي آلة المتجهات الداعمة؟

2. GeeksforGeeks: مقارنة بين الشبكات العصبية وآلة المتجهات الداعمة (SVM)

3. Sciences24: فهم خوارزمية دعم آلة المتجهات SVM من الأمثلة

4. Wikipedia: شعاع الدعم الآلي