Support Vector Machine (SVM) क्या है?

Support Vector Machine (SVM) क्या है? - Machine Learning में SVM की पूरी जानकारी

Support Vector Machine (SVM) एक लोकप्रिय Supervised Learning Algorithm है, जो मुख्य रूप से Classification और Regression समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एल्गोरिदम डेटा पॉइंट्स को एक Hyperplane द्वारा विभाजित करता है ताकि विभिन्न वर्गों (Classes) को अलग किया जा सके।

Support Vector Machine (SVM) का कार्य करने का तरीका

SVM दो वर्गों (Classes) के बीच सर्वोत्तम हाइपरप्लेन (Optimal Hyperplane) खोजने के लिए काम करता है, जो अधिकतम मार्जिन बनाए रखता है।

SVM एल्गोरिदम के मुख्य चरण:

डेटा को Feature Space में प्लॉट करें।
डेटा पॉइंट्स को अलग करने वाला Best Hyperplane खोजें।
अगर डेटा लीनियर रूप से विभाज्य नहीं है, तो Kernel Trick का उपयोग करें।
नए डेटा पॉइंट्स को वर्गीकृत करने के लिए हाइपरप्लेन का उपयोग करें।

Hyperplane और Support Vectors

Hyperplane: एक Decision Boundary है, जो विभिन्न वर्गों को अलग करता है।
Support Vectors: वे डेटा पॉइंट्स होते हैं, जो हाइपरप्लेन के सबसे करीब होते हैं और SVM के निर्णय को प्रभावित करते हैं।

SVM के प्रकार

प्रकार	विवरण
Linear SVM	अगर डेटा को एक सीधी रेखा द्वारा विभाजित किया जा सकता है, तो Linear SVM का उपयोग किया जाता है।
Non-Linear SVM	अगर डेटा को सीधी रेखा द्वारा विभाजित नहीं किया जा सकता है, तो Non-Linear SVM और Kernel Trick का उपयोग किया जाता है।

Kernel Trick क्या है?

अगर डेटा लीनियर रूप से विभाज्य नहीं है, तो SVM Kernel Functions का उपयोग करता है, जो डेटा को उच्च-आयामी (High-Dimensional) Feature Space में मैप करता है, जिससे विभाजन आसान हो जाता है।

प्रमुख Kernel Functions:

Linear Kernel: सरल रूप से डेटा को विभाजित करता है।
Polynomial Kernel: अधिक जटिल डेटा पैटर्न को पहचानने में मदद करता है।
Radial Basis Function (RBF) Kernel: गैर-लीनियर डेटा को बेहतर तरीके से विभाजित करता है।
Sigmoid Kernel: न्यूरल नेटवर्क में उपयोग किया जाता है।

SVM के उपयोग

Image Classification: हाथ से लिखे अंकों की पहचान (Handwritten Digit Recognition)।
Spam Detection: ईमेल स्पैम और नॉन-स्पैम को अलग करने के लिए।
Face Recognition: चेहरे की पहचान प्रणाली में उपयोग।
Medical Diagnosis: कैंसर जैसी बीमारियों का पता लगाने में मदद करता है।
Text Classification: डॉक्यूमेंट और न्यूज़ कैटेगरी की पहचान के लिए।

SVM के फायदे और सीमाएँ

फायदे:

छोटे और जटिल डेटा सेट्स पर भी अच्छी तरह काम करता है।
Overfitting से बचाने के लिए प्रभावी होता है।
Non-Linear डेटा को विभाजित करने के लिए Kernel Trick का उपयोग कर सकता है।

सीमाएँ:

बड़े डेटा सेट्स के लिए SVM की गणना जटिल हो सकती है।
Right Kernel Function चुनना कठिन हो सकता है।
Probability Estimation प्रदान नहीं करता (जब तक कि इसे विशेष रूप से ट्यून न किया जाए)।

निष्कर्ष

Support Vector Machine (SVM) एक शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है, जो Classification और Regression समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसकी Kernel Trick तकनीक इसे Non-Linear डेटा के लिए भी उपयुक्त बनाती है। SVM का उपयोग Image Processing, Text Classification, और Medical Diagnosis जैसी कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में किया जाता है।