서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 스마트팜에서 사용되는 기계 학습(Machine Learning) 분야 중 하나로, 패턴 인식과 자료 분석을 위한 지도 학습 모델을 나타냅니다. 주로 분류(Classification)와 회귀 분석(Regression)을 위해 사용되며, 특히 데이터가 두 개의 카테고리 중 어느 하나에 속하는지를 판단하는 데 활용됩니다.
SVM은 주어진 데이터 집합이 두 카테고리 중 어느 하나에 속할 때, 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 데 사용되는 강력한 기계학습 모델입니다. 이 모델은 주어진 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여, 데이터를 가장 잘 나눌 수 있는 결정 경계를 찾습니다. 이때, 서포트 벡터(데이터 집합에서 가장 가까운 데이터 포인트들)와의 거리를 최대화하는 결정 경계를 찾는 것이 SVM의 주요 목표입니다.
SVM은 고차원 데이터에서도 효과적이며, 데이터의 비선형 관계를 찾을 수 있는 커널 기법을 사용할 수 있어 다양한 유형의 데이터에 적용 가능합니다. 스마트팜에서는 작물 분류, 질병 진단, 작물 수확량 예측 등 다양한 응용 분야에서 SVM이 활용됩니다.
Support Vector Machine (SVM) is one of the techniques in the field of machine learning applied in smart farming for pattern recognition and data analysis. It is a supervised learning model used primarily for classification and regression analysis. SVM is particularly employed to determine which category a new data point belongs to when given a dataset with two distinct categories.
SVM is a powerful machine learning model used to classify data into one of the two categories based on the given dataset. The model operates by mapping the given data into a high-dimensional space, aiming to find the best decision boundary that separates the data points of different categories. The main objective of SVM is to maximize the margin, which is the distance between the decision boundary and the nearest data points, known as support vectors.
SVM is effective in high-dimensional spaces and can also handle nonlinear relationships in the data using kernel methods. In smart farming applications, SVM finds use in various fields such as crop classification, disease diagnosis, and crop yield prediction, providing valuable insights for decision-making processes within agricultural systems.
