Teknologi.Bagian dari ensiklopedia.onlineCari/
BerandaAI & otomasiSupport Vector Machine
Perangkat lunak & algoritme

Support Vector Machine

Support Vector Machine mencari pemisah kelas dengan margin yang dikendalikan oleh penalti kesalahan. Fungsi kernel memungkinkan pemisahan dalam ruang fitur lain.

AI & otomasi1 rujukanProfil diperbarui
Lihat rujukanBandingkan teknologi
Peta fungsi teknologi: Support Vector MachineMasukan: Fitur dan label pelatihan. Bagian: Support vector; Kernel; Penalti margin. Keluaran: Skor keputusan serta kelas prediksi. Bagian dikelompokkan menurut fungsi, bukan urutan perakitan.MASUKANFitur dan label pelatihan.BAGIAN FUNGSIONALSupport vectorMenentukan batas keputusan.KernelMenghitung kesamaan dalamrepresentasi fitur.Penalti marginMengatur kompromi kesalahan.KELUARANSkor keputusan serta kelasprediksi.
Peta fungsi teknologi

Diagram konseptual dari masukan, fungsi bagian, dan keluaran dalam profil. Susunan kotak tidak menunjukkan urutan perakitan atau posisi fisik.

Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data

Bagaimana cara kerjanya?

Pelatihan memilih batas berdasarkan sampel pendukung serta kendala margin. Kernel menghitung kesamaan tanpa harus membangun seluruh representasi transformasi; saat prediksi, kontribusi support vector menentukan skor keputusan sampel.

Rujukan penjelasan

Bagian fungsional

  1. 01

    Support vector

    Menentukan batas keputusan.

  2. 02

    Kernel

    Menghitung kesamaan dalam representasi fitur.

  3. 03

    Penalti margin

    Mengatur kompromi kesalahan.

Masukan dan keluaran

01 / Masukan

Fitur dan label pelatihan.

02 / Keluaran

Skor keputusan serta kelas prediksi.

Parameter teknis

Informasi dengan rujukan belum tersedia untuk bagian ini. Profil ini tidak menyajikan spesifikasi angka untuk model tertentu atau nilai yang berlaku bagi seluruh keluarga teknologi.

Versi dan status

Profil membahas konsep atau kategori teknologi; versi implementasi tertentu belum ditetapkan.

Status terbit profil berbeda dari status produksi, dukungan, atau sertifikasi perangkat.

Penerapan dan keterbatasan

  • Klasifikasi data
  • Pemisahan nonlinear

Batas cakupan

Pelatihan kernel dapat mahal pada dataset besar; parameter kernel dan skala fitur perlu dipilih dengan validasi.

Teknologi yang terhubung

Hubungan terverifikasi belum tersedia untuk profil ini. Kedekatan topik tidak membuktikan kompatibilitas atau ketergantungan.

Buka peta teknologi

Dasar penjelasan

Penjelasan asli bahasa Indonesia disusun dengan pemeriksaan rujukan primer oleh agen AI. Belum ditinjau ahli. Baca metodologi dan batas pemeriksaan. Ringkasan standar tidak menggantikan teks normatif; ilustrasi konseptual tidak menjadi bukti konfigurasi model.