VIII Jornada de Probabilidad y Procesos Estocasticos
LinCa na VIII Jornada de Probabilidad y Procesos Estocasticos
O pesquisador Raydonal Ospina ministrou um curso sobre Support Vector Machine (SVM). Para mais informações, acesse https://jornadasppe.unal.edu.co.
A seguir, um resumo em castelhano do minicurso ministrado no evento.
Con el avance de la revolución digital y el acceso cada vez más fácil a datos de diferentes naturalezas, es ahora posible que diferentes sectores de la sociedad usen la probabilidad y los métodos de aprendizaje estadístico para extraer conocimientos útiles y valiosos para la toma de decisiones. Entre las diversas técnicas de aprendizaje estadístico se destacan las máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machine - SVM). Las SVM son un tipo de algoritmo de aprendizaje para construir hiperplanos de separación en espacios de alta dimensión que pueden utilizarse para clasificación, regresión u otras tareas como la detección de valores atípicos. En el problema de la clasificación, por ejemplo, una buena separación se consigue con el hiperplano que tiene la mayor distancia al punto de datos de entrenamiento más cercano de cualquier clase (el llamado margen funcional), ya que en general cuanto mayor es el margen, menor es el error de generalización del clasificador. Debido a sus características para la estimación y predicción, así como a su capacidad de generalización para ser usada en datos complejos, las SVM se han convertido en una de las herramientas más populares en el campo del aprendizaje estadístico. Su uso está muy extendido en áreas como el reconocimiento de patrones, el análisis de imágenes, la bioinformática y las finanzas, entre otras.
