وضع سفم (دعم آلة ناقلات) هي واحدة من أساليب التعلم الآلي الأكثر شعبية وفعالة المستخدمة للتصنيف والانحدار. يعتمد على تقسيم البيانات إلى فئتين باستخدام المستوى الفائق. يستخدم وضع سفم استراتيجية لتعظيم الهوامش بين الطبقات ، مما يجعلها أداة مرنة جدا وموثوق بها.
الفكرة الرئيسية لوضع سفم هو العثور على هيبيرلان الذي يفصل أفضل البيانات من الفئتين. يتم تعريف المستوى الفائق بطريقة تجعل المسافة منه إلى أقرب نقطة في كل فئة هي الحد الأقصى. في حالة البيانات القابلة للفصل خطيا ، يقوم وضع سفم ببناء المستوى الفائق الفاصل الأمثل.
اقتباس كتلة: ومع ذلك ، في العالم الحقيقي ، عادة ما تكون البيانات غير قابلة للفصل خطيا. في مثل هذه الحالات ، يتم استخدام استراتيجيات مختلفة لترجمة هذه البيانات إلى مساحة أبعاد أعلى ، حيث تصبح قابلة للفصل خطيا. يتم تحقيق ذلك باستخدام نوى مختلفة أو وظائف تحويل.
وبعبارة أخرى ، يبحث وضع سفم عن المستوى الفائق الفاصل الأمثل في مساحة البيانات الأصلية أو في المساحة التي تم الحصول عليها نتيجة للتحويل. وفي الوقت نفسه ، وضع سفم لديها عدد من المزايا: يمكن أن تعمل بشكل فعال مع عدد كبير من الميزات ، ومقاومة للانبعاثات ولها مخاطر منخفضة من الإفراط.
ما هو وضع سفم وكيف يعمل?
سفم (دعم آلة ناقلات) واسطة هي واحدة من خوارزميات التعلم الآلي الذي يستخدم على نطاق واسع لتصنيف البيانات والانحدار. يعتمد على مفهوم المستوى الفائق للفصل الأمثل ، والذي يسمح بتقسيم الكائنات إلى فئات مختلفة.
الفكرة الرئيسية لوضع سفم هو العثور على هيبيرلان التي لديها أقصى فجوة بين الكائنات من فئات مختلفة. أ المستوى الفائق هو (ن-1)-فضاء جزئي الأبعاد في ن-مساحة بيانات الأبعاد ، أين ن هو عدد الميزات.
تسعى خوارزمية سفم إلى العثور على المستوى الفائق الأمثل عن طريق تحديد متجهات الدعم – الكائنات الأقرب إلى المستوى الفائق للفصل. تحدد هذه المتجهات المرجعية موضع وشكل المستوى الفائق. يعتمد حل المستوى الفائق الأمثل على وظيفة الخسارة والتنظيم المحددة.
في تدريب وضع سفم ، فمن الضروري في البداية لتحديد النواة التي تحدد تحويل البيانات إلى مساحة جديدة. النواة يمكن أن تكون خطية ، متعدد الحدود ، وظائف أساس شعاعي (ربف) وغيرها. يعتمد الاختيار المحدد للنواة على نوع البيانات والتعقيد المطلوب للنموذج.
بعد اختيار النواة وتحسين المستوى الفائق باستخدام متجهات الدعم ، يصنف نموذج سفم البيانات الجديدة بناء على المستوى الفائق للفصل الذي تم تدريبه مسبقا. يتم تمثيل بيانات الإدخال كمتجه ميزة ، وتقرر الخوارزمية الفئة التي ينتمي إليها كائن معين بناء على موضعه فيما يتعلق بالمستوى الفائق.
واحدة من مزايا وضع سفم هو كفاءتها في الحالات التي يوجد فيها الكثير من البيانات وأنها غير قابلة للفصل خطيا. وبالإضافة إلى ذلك ، سفم يمكن أن تعمل مع البيانات عالية الأبعاد ولها قدرة تعميم جيدة.
عموما ، وضع سفم هو أداة قوية آلة التعلم التي يمكن استخدامها في مختلف المجالات مثل التعرف على الأنماط ، المعلوماتية الحيوية ، والتنبؤات المالية وأكثر من ذلك.
وصف ومبدأ تشغيل وضع سفم
سفم (الجهاز الظاهري الآمن) الوضع هو واحد من وسائط التشغيل من الجهاز الظاهري مصممة لضمان أمن وحماية المعلومات على مستوى الأجهزة.
ويستند مبدأ تشغيل وضع سفم على استخدام قدرات الأجهزة من المعالج لإنشاء الأجهزة الظاهرية معزولة تعمل مباشرة على جانب العميل. يتيح لك ذلك تشغيل أنظمة تشغيل أو تطبيقات متعددة بأمان على نفس الكمبيوتر الفعلي.
وضع سفم ينطوي على تقسيم موارد الكمبيوتر إلى عدة أجزاء ، كل منها سوف تعمل في الجهاز الظاهري الخاص بها. يعمل كل جهاز ظاهري في بيئة معزولة وليس لديه حق الوصول إلى موارد الأجهزة الظاهرية الأخرى والكمبيوتر الفعلي ككل.
والميزة الرئيسية لوضع سفم هو زيادة أمن العمل مع البيانات السرية. توفر الأجهزة الظاهرية التي تعمل في وضع سفم درجة عالية من العزلة وحماية البيانات ، مما يجعل من المستحيل الوصول غير المصرح به إلى المعلومات وتعديلها.
وبالإضافة إلى ذلك ، وضع سفم يسمح الاستخدام الفعال لموارد الكمبيوتر ، منذ الأجهزة الظاهرية تعمل بالتوازي ويمكن أن تؤدي في وقت واحد المهام المختلفة. هذا يحسن أداء النظام ويقلل من وقت تنفيذ المهمة.
وبالتالي ، فإن وضع سفم هو أداة هامة لضمان الأمن والاستخدام الفعال لموارد الكمبيوتر. يسمح لك بإنشاء أجهزة افتراضية معزولة يمكن تشغيلها بالتوازي وضمان أمان البيانات. هذا صحيح بشكل خاص في التكنولوجيا الحديثة ، عندما تلعب المعلومات دورا رئيسيا وتتطلب حماية موثوقة.