[인공지능 기초] 7. SVM(Support Vector Machine)

이번에는 분류기(classifier)로 매우 유명한 Support Vector Machine에 대해서 알아보겠다. CNN이전에 가장 많이 쓰였던 classifier이고, 지금까지도 사용되고 연구도 진행되고 있는 방식이다. SVM은 Maximum Margin Classifier라고도 불린다. 말 그대로 margin을 최대화시키도록 학습이 되기 때문이다. SVM은 데이터를 비선형 매핑을 통해서 고차원으로 변환하는 과정을 거친다. 이 새로운 차원에서 데이터들을 잘 분리하는 선형 boundary(decision boundary)를 찾는 것이 SVM의 목적이다. 1. 왜 고차원으로 변환해야 할까? 간단한 예제를 한번 보자. 개념은 MLP와 비슷하다. 2차원에서 A=[a, d], B=[b, c]는 non-linea..

2021.10.10