ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM – Support Vector Machines) یکی از الگوریتم‌های قدرتمند در یادگیری ماشین هستند که به‌ویژه برای طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) کاربرد دارند. ایده اصلی SVM یافتن فراصفحه‌ای (Hyperplane) است که بتواند داده‌های دو دسته را با بیشترین حاشیه (Margin) از هم جدا کند. این الگوریتم در اصل برای داده‌های خطی طراحی شده، اما با استفاده از توابع کرنل (Kernel functions) مانند کرنل شعاعی (RBF) یا چندجمله‌ای، می‌تواند داده‌های غیرخطی را نیز به خوبی طبقه‌بندی کند. نقاطی که نزدیک‌ترین فاصله را تا فراصفحه دارند، بردارهای پشتیبان (Support Vectors) نامیده می‌شوند و نقش کلیدی در تعیین موقعیت و جهت آن ایفا می‌کنند. SVM در برابر Overfitting مقاوم است، به‌ویژه در مسائل با داده‌های با بعد بالا (High-dimensional data). همچنین در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره، دسته‌بندی متن، تشخیص ایمیل اسپم، و زیست‌داده‌ها بسیار موفق عمل کرده است. پیاده‌سازی آن در نرم‌افزارهایی مانند MATLAB، Python (با کتابخانه‌هایی مثل scikit-learn) و R امکان‌پذیر است. SVM در عین سادگی مفهومی، پایه‌ریزی ریاضی عمیقی دارد و یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌ها در علوم داده و هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
سرفصل های دوره آموزشی ماشین های بردار پشتیبان SVM
بخش ۱: مبانی یادگیری ماشین و مقدمه بر SVM
- مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
- مفاهیم طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression)
- معرفی انواع الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
- آشنایی با ساختار کلی SVM و تاریخچه آن
- کاربردهای رایج SVM در دنیای واقعی
بخش ۲: تئوری ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM Theory)
- هندسه SVM: مرز تصمیم (Decision Boundary) و مفهوم حاشیه (Margin)
- فراصفحه بهینه (Optimal Hyperplane) در فضای دوبعدی
- مفهوم بردارهای پشتیبان (Support Vectors)
- قضیه بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization) در SV
- SVM سخت‌گیر (Hard Margin) و نرم‌گیر (Soft Margin)
- معرفی تابع هدف و محدودیت‌ها
بخش ۳ : SVM غیرخطی و کرنل‌ها (Nonlinear SVM & Kernels)
- نیاز به نگاشت داده‌ها به فضای با بُعد بالاتر
- مفهوم توابع کرنل (Kernel Functions)
- انواع توابع کرنل:
- خطی (Linear)
- چندجمله‌ای (Polynomial)
- گاوسی یا RBF (Radial Basis Function)
- سیگموید (Sigmoid)
- انتخاب کرنل مناسب برای مسائل مختلف
- مفهوم ترفند کرنل (Kernel Trick)
بخش ۴: پیاده‌سازی SVM در MATLAB
- آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین در MATLAB
- استفاده از توابع fitcsvm, predict, templateSVM, و fitcecoc
- آموزش مدل SVM بر روی داده‌های دوکلاسه
- تحلیل و نمایش مرز تصمیم (Decision Boundary Visualization)
- استفاده از داده‌های آماده در MATLAB (مانند Fisher Iris، digits، heart dataset)
- محاسبه دقت، ماتریس آشفتگی (Confusion Matrix) و شاخص‌های ارزیابی
بخش ۵: تنظیم و بهینه‌سازی مدل (Hyperparameter Tuning)
- تنظیم پارامتر C و تأثیر آن بر عملکرد مدل
- انتخاب کرنل و پارامترهای آن (مانند σ در RBF)
- Cross-Validation و Grid Search در MATLAB
- تحلیل Overfitting و Underfitting در مدل‌های SVM
- استفاده از fitcsvm همراه با تنظیمات OptimizeHyperparameters
بخش ۶: کاربردهای پیشرفته SVM در MATLAB
- SVM چندکلاسه با استفاده از fitcecoc
- پیاده‌سازی SVM برای داده‌های نویزی
- کاربرد SVM در تشخیص چهره (Face Recognition)
- کاربرد در طبقه‌بندی متون یا ایمیل‌های اسپم
- استفاده از PCA پیش از اعمال SVM برای کاهش ابعاد
- رسم نمودار ROC و محاسبه AUC برای مدل‌های دودویی
بخش ۷: پروژه‌های عملی و واقعی
- طبقه‌بندی بیماری‌های قلبی با داده‌های پزشکی
- تشخیص ارقام دست‌نویس (Digit Classification) با پایگاه MNIST
- استفاده از SVM برای تشخیص خطای تجهیزات صنعتی
- پیاده‌سازی یک اپلیکیشن ساده دسته‌بندی در GUI متلب
- استفاده از Live Scripts برای مستندسازی پروژه‌ها
بخش ۸: جمع‌بندی و نکات تکمیلی
- مرور نقاط کلیدی تئوری و کاربرد
- مقایسه عملکرد SVM با الگوریتم‌های دیگر (Decision Trees, k-NN, etc.)
- منابع معتبر یادگیری بیشتر (کتاب، ویدئو، مقالات)
- آمادگی برای شرکت در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی با SVM
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.