Aprendizaje Supervisado: Support Vector Machine

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Definici贸n

El algoritmo de vectores de soporte o Support Vector Machine es un clasificador discriminatorio definido formalmente por un hiperplano de separaci贸n. En otras palabras, dados los datos de entrenamiento etiquetados el algoritmo genera un hiperplano 贸ptimo que clasifica los nuevos ejemplos en dos espacios dimensionales, este hiperplano es una linea que divide un plano en dos partes donde en cada clase se encuentra en cada lado.

Los vectores de soportes se basan en el concepto de planos de decisi贸n que definen los l铆mites de decisi贸n. Un ejemplo de esto se muestra a continuaci贸n, los objetos pertenecen a la clase verde o rojo, la l铆nea de separaci贸n define un l铆mite en el lado derecho del cual todos los objetos son verdes, y a la izquierda de los cuales todos los objetos son rojos. Cualquier objeto nuevo que caiga hacia la derecha est谩 clasificado como verde, o clasificado como rojo si cae a la izquierda de la l铆nea de separaci贸n.

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Caracter铆sticas

La siguiente ilustraci贸n muestra la idea b谩sica detr谩s de los vectores de soporte, aqu铆 vemos los objetos originales mapeados, es decir reorganizados, usando un conjunto de funciones matem谩ticas, conocidas como n煤cleos. El proceso de reorganizaci贸n de los objetos se conoce como mapeo. Ten en cuenta que en esta nueva configuraci贸n, los objetos mapeados son linealmente separables y, por lo tanto, en lugar de construir la curva compleja, todo lo que tenemos que hacer es encontrar una l铆nea聽 贸ptima que pueda separar el聽verde聽y los objetos聽rojos.

Support Vector Machine 1}

En vectores de soporte, es f谩cil tener un hiperplano lineal entre estas dos clases, aunque tambi茅n se emplea la t茅cnica llamada kernel. Estas son funciones que toman un espacio de entrada de baja dimensi贸n y lo transforman en un espacio dimensional m谩s alto, es decir, convierte el problema no separable en un problema separable, esta funciones se llaman n煤cleos. Es principalmente 煤til en el problema de separaci贸n no lineal. En pocas palabras, realiza transformaciones de datos extremadamente complejas y luego descubre el proceso para separar los datos en funci贸n de las etiquetas o resultados que ha definido.

pregunta aprendeia

Respuesta a la pregunta del video

Opci贸n 1: Predecir el tipo de flor de acuerdo a las caracter铆sticas dadas. Respuesta Correcta. Con este algoritmo se puede predecir el tipo de flor de acuerdo a sus caracter铆sticas, este es un algoritmo de clasificaci贸n.

Opci贸n 2: Predecir el valor de una acci贸n de la bolsa de valores, utilizando los valores hist贸rico. Respuesta Incorrecta. Con este algoritmo no se puede predecir el valor de una acci贸n de la bolsa ya que para esto se requiere un algoritmo de regresi贸n y este es un algoritmo de clasificaci贸n.

Opci贸n 3: Predecir si una persona puede vivir o morir en el hundimiento del Titanic tomando en cuenta la edad, sexo y ubicaci贸n de su cabina. Respuesta Correcta. Con este algoritmo se puede determinar si una persona puede vivir o morir el hundimiento del Titanic.

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15 comentarios en “Aprendizaje Supervisado: Support Vector Machine”

  1. Jos茅 Gonzalo Esquives

    una consulta porque la respuesta de la opcion 2 es incorrecta para suport vector y puede ser considerada como clasificaci贸n

    1. Hola, porque en la opci贸n 2 se solicita la predicci贸n del valor de la acci贸n, esto ser铆a un problema de regresi贸n.

  2. Excelente el video. No conoc铆a tu canal y fue una buena casualidad encontrarlo… tengo mucha curiosidad por el tema de SVM y redes neuronales. Ser铆a bueno ver que te interesa discutir de estos temas por correo! Saludos desde Chile y gracias x compartir estos conocimientos con tan alta calidad

    1. Muchas gracias por tu comentario. Todos la informaci贸n de contacto se encuentra publicada tanto ac谩 coo en la p谩gina web. Saludos.

    1. Hola Jorge, la respuesta 2 no es correcta porque con este algoritmo no se puede predecir el valor de una acci贸n de la bolsa ya que para esto se requiere un algoritmo de regresi贸n y este es un algoritmo de clasificaci贸n. Saludos.

  3. Hola, gracias por la explicaci贸n, quisiera puedas dar alg煤n ejemplo potencial del uso de este algoritmo en planificaci贸n urbana, gracias

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