Сзвм до какого числа: Форма СЗВ-М и сроки сдачи 2022 году — Контур.Экстерн — СКБ Контур

СЗВ-М, СЗВ-ТД, СЗВ-СТАЖ и 4-ФСС – Минтруд изменит порядок сдачи

СЗВ-М, СЗВ-ТД, СЗВ-СТАЖ и 4-ФСС – Минтруд изменит порядок сдачи — БУХ.1С, сайт в помощь бухгалтеру

Новости для бухгалтера, бухучет, налогообложение, отчетность, ФСБУ, прослеживаемость и маркировка, 1С:Бухгалтерия

• Новости
• Статьи
• Вопросы и ответы
• Видео
• Форум

03.09.2020

Минтруд подготовил поправки в правила представления отчетности в ПФР и ФСС. Соответствующий законопроект опубликован на Едином портале для размещения проектов НПА.

В частности, законопроект предлагает вести поправки в закон о персонифицированном учете (от 01.04.1996 № 27-ФЗ). Эти поправки уменьшают численность работников с 25 до 10 человек, при которой работодатели обязаны представлять в электронной форме сведения на работающих у них лиц (включая лиц, заключивших договоры гражданско-правового характера) в ПФР.

Соответственно, работодатели с численностью работников свыше 10 человек будут обязаны сдавать отчетность по формам СЗВ-М, СЗВ-ТД и СЗВ-СТАЖ только в электронном виде.

Аналогичные поправки предлагается внести в закон об обязательном страховании от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний (от 24.07.1998 № 125-ФЗ) в части представления в ФСС расчетов по страховым взносам (по форме 4-ФСС).

В министерстве поясняют, что по данным ПФР и ФСС, в настоящее время большинство работодателей с численностью работников от 10 до 25 человек уже представляют соответствующую отчетность в территориальные органы указанных фондов в электронной форме. Поэтому вносимое изменение отвечает реальным возможностям работодателей.

Кроме того, законопроектом предлагается внести в закон № 27-ФЗ изменение, согласно которому уполномоченный представитель работодателя может представлять в ПФР отчетность на основании электронного документа о предоставлении полномочий, подписанного усиленной квалифицированной электронной подписью доверителя.

Темы:
СЗВ-стаж, СЗВ-ТД, форма сзв-м, отчетность в пфр, страховые взносы на травматизм, страховые взносы в фсс, 4-ФСС

Рубрика:
Форма 4-ФСС РФ
, Отчетность в ПФР

Подписаться на комментарии

Отправить на почту

Печать

Написать комментарий

Самое новое в «1С:Бухгалтерии 8»: формы СЗВ-ТД и СЗВ-СТАЖ по приостановке трудового договора на период мобилизации
Когда организация должна сдавать СЗВ-М и СЗВ-СТАЖ по самозанятым исполнителям работ
Отчетность за 9 месяцев 2022 года: на что обратить внимание
В расчете 4-ФСС страховой тариф нужно указывать по новым правилам
Судебный вердикт: можно ли сдать 4-ФСС в последние часы приема отчетности

Мероприятия

Все мероприятия

Метод опорных векторов (SVM) Объяснение алгоритма

Итак, вы работаете над задачей классификации текста. Вы уточняете свои тренировочные данные и, возможно, даже экспериментировали с Наивным Байесом. Вы уверены в своем наборе данных и хотите сделать еще один шаг вперед.

Введите Метод опорных векторов (SVM) , быстрый и надежный алгоритм классификации, который очень хорошо работает с ограниченным объемом данных для анализа.

Возможно, вы копнули глубже и наткнулись на такие термины, как линейно разделяемые , хитрость ядра и функции ядра . Но не бойтесь! Идея, лежащая в основе алгоритма SVM, проста, и его применение в NLP не требует большинства сложных вещей.

В этом руководстве вы узнаете об основах SVM и о том, как использовать его для классификации текста. Наконец, вы увидите, как легко начать работу с таким инструментом, не требующим написания кода, как MonkeyLearn.

Начните классифицировать текст с помощью SVM

ПОПРОБУЙТЕ СЕЙЧАС

• Что такое машины опорных векторов?
• Как работает SVM?
• Использование SVM с классификацией естественного языка
• Учебное пособие по простому классификатору SVM

Что такое машины опорных векторов?

Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемая модель машинного обучения, которая использует алгоритмы классификации для задач классификации с двумя группами. Предоставив модели SVM наборы помеченных обучающих данных для каждой категории, они могут классифицировать новый текст.

По сравнению с более новыми алгоритмами, такими как нейронные сети, у них есть два основных преимущества: более высокая скорость и лучшая производительность при ограниченном количестве выборок (в тысячах). Это делает алгоритм очень подходящим для задач классификации текста, где обычно имеется доступ к набору данных, состоящему не более чем из пары тысяч помеченных образцов.

Как работает SVM?

Основы работы с методами опорных векторов и принцип их работы лучше всего понять на простом примере. Представим, что у нас есть два тега: красный и синий , и наши данные имеют две особенности: x и y . Нам нужен классификатор, который, учитывая пару координат (x,y) , выводит, если это либо красный , либо синий . Мы наносим наши уже размеченные данные обучения на плоскость:

Наши размеченные данные

Машина опорных векторов берет эти точки данных и выводит гиперплоскость (которая в двух измерениях представляет собой просто линию), которая лучше всего разделяет теги. Эта линия граница решения : все , что попадает в одну сторону от нее , мы будем классифицировать как синий , а все , что попадет в другую — как красный .

В 2D лучшая гиперплоскость — это просто линия

Но что такое лучшая гиперплоскость ? Для SVM это тот, который максимизирует поля от обоих тегов. Другими словами: гиперплоскость (помните, что в данном случае это линия), чье расстояние до ближайшего элемента каждого тега является наибольшим.

Не все гиперплоскости созданы равными

Вы можете посмотреть этот видеоурок, чтобы узнать, как именно находится эта оптимальная гиперплоскость.

Нелинейные данные

Теперь этот пример был простым, поскольку ясно, что данные линейно разделимы — мы могли провести прямую линию, чтобы разделить красных и синих . К сожалению, обычно все не так просто. Взгляните на этот случай:

Более сложный набор данных

Совершенно очевидно, что здесь нет линейной границы решения (одна прямая линия, разделяющая оба тега). Однако векторы очень четко разделены, и кажется, что их должно быть легко разделить.

Вот что мы сделаем: мы добавим третье измерение. До сих пор у нас было два измерения: x и y . Создаем новый размер z и правим, чтобы он вычислялся определенным удобным для нас способом: z = x² + y² (заметьте, это уравнение для окружности).

Это даст нам трехмерное пространство. Срез этого пространства выглядит так:

С другой точки зрения, данные теперь разделены на две линейно разделенные группы

Что может сделать с этим SVM? Посмотрим:

Отлично! Обратите внимание, что поскольку мы сейчас находимся в трех измерениях, гиперплоскость представляет собой плоскость, параллельную оси x на определенном расстоянии z (скажем, z = 1 ).

Осталось отобразить его обратно в два измерения:

Вернуться к нашему исходному виду, теперь все аккуратно разделено

И вот мы идем! Наша граница решения — это окружность радиусом 1, которая разделяет обе метки с помощью SVM. Посмотрите эту 3D-визуализацию, чтобы увидеть еще один пример того же эффекта:

Хитрость ядра

В нашем примере мы нашли способ классифицировать нелинейные данные, умело отображая наше пространство в более высокое измерение. Однако оказывается, что вычисление этого преобразования может стать довольно затратным с точки зрения вычислений: может быть много новых измерений, каждое из которых, возможно, требует сложных вычислений. Выполнение этого для каждого вектора в наборе данных может потребовать много работы, поэтому было бы здорово, если бы мы могли найти более дешевое решение.

И нам повезло! Вот хитрость: SVM не нужны настоящие векторы, чтобы творить чудеса, на самом деле он может обойтись только скалярными произведениями между ними. Это означает, что мы можем избежать дорогостоящих расчетов новых измерений.

Это то, что мы делаем вместо этого:

• Представьте себе новое пространство, которое мы хотим:

  z = x² + y²

• . Посмотрите на то, как выглядит точечный продукт в этом пространстве:

  a · b = xa · xb  + ya · yb  + za · zb

  a · b = xa · xb  + ya · yb +  (xa² + ya²) · (xb² + yb²)

  3

  3

  Прикажите SVM сделать свое дело, но с использованием нового скалярного произведения — мы называем это функция ядра .

Вот и все! Это трюк ядра , который позволяет нам обойти множество дорогостоящих вычислений. Обычно ядро ​​линейно, и мы получаем линейный классификатор. Однако, используя нелинейное ядро ​​(как указано выше), мы можем получить нелинейный классификатор, вообще не преобразовывая данные: мы только меняем скалярное произведение на нужное нам пространство, и SVM будет счастливо пыхтеть.

Обратите внимание, что трюк с ядром на самом деле не является частью SVM. Его можно использовать с другими линейными классификаторами, такими как логистическая регрессия. Машина опорных векторов занимается только поиском границы решения.

Использование SVM с классификацией естественного языка

Итак, мы можем классифицировать векторы в многомерном пространстве. Большой! Теперь мы хотим применить этот алгоритм для классификации текста, и первое, что нам нужно, — это способ преобразовать фрагмент текста в вектор чисел, чтобы мы могли запускать с ними SVM. Другими словами, какие функций мы должны использовать, чтобы классифицировать тексты с помощью SVM?

Самый распространенный ответ — частоты слов, как мы это делали в Наивном Байесе. Это означает, что мы относимся к тексту как к набору слов, и для каждого слова, появляющегося в этом наборе, у нас есть характеристика. Значение этой функции будет зависеть от того, насколько часто это слово встречается в тексте.

Этот метод сводится к тому, чтобы просто подсчитать, сколько раз каждое слово встречается в тексте, и разделить его на общее количество слов. Так, в предложении «Все обезьяны — приматы, но не все приматы — обезьяны» слово обезьян имеет частоту 2/10 = 0,2, а слово , но имеет частоту 1/10 = 0,1.

Для более продвинутой альтернативы расчета частот мы также можем использовать TF-IDF.

Теперь, когда мы это сделали, каждый текст в нашем наборе данных представлен в виде вектора с тысячами (или десятками тысяч) измерений, каждое из которых представляет частоту одного из слов текста. Идеальный! Это то, что мы скармливаем SVM для обучения. Мы можем улучшить это, используя методы предварительной обработки, такие как выделение корней, удаление стоп-слов и использование n-грамм.

Выбор функции ядра

Теперь, когда у нас есть векторы признаков, осталось только выбрать функцию ядра для нашей модели. Каждая проблема уникальна, и работа ядра зависит от того, как выглядят данные. В нашем примере наши данные были расположены концентрическими кругами, поэтому мы выбрали ядро, которое соответствовало этим точкам данных.

Принимая это во внимание, что лучше всего подходит для обработки естественного языка? Нужен ли нам нелинейный классификатор? Или данные линейно разделимы? Оказывается, лучше всего придерживаться линейного ядра. Почему?

В нашем примере у нас было две функции. Некоторые реальные применения SVM в других областях могут использовать десятки или даже сотни функций. Между тем, классификаторы НЛП используют тысяч признаков, поскольку они могут иметь до одного на каждое слово, которое появляется в обучающих данных. Это немного меняет проблему: хотя использование нелинейных ядер может быть хорошей идеей в других случаях, наличие такого количества функций в конечном итоге приведет к тому, что нелинейные ядра перекроют данные. Поэтому лучше просто придерживаться старого доброго линейного ядра, которое на самом деле дает наилучшую производительность в этих случаях.

Собираем все вместе

Осталось только потренироваться! Мы должны взять наш набор помеченных текстов, преобразовать их в векторы с использованием частоты слов и передать их алгоритму, который будет использовать выбранную нами функцию ядра, чтобы он создал модель. Затем, когда у нас есть новый неразмеченный текст, который мы хотим классифицировать, мы конвертируем его в вектор и передаем модели, которая выведет тег текста.

Учебное пособие по простому классификатору SVM

Чтобы создать собственный классификатор SVM, не заморачиваясь с векторами, ядрами и TF-IDF, вы можете использовать одну из предварительно созданных моделей классификации MonkeyLearn, чтобы сразу приступить к работе. Кроме того, легко создавать свои собственные благодаря интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу платформы и подходу без кода.

Это также отлично подходит для тех, кто не хочет вкладывать большие суммы капитала в найм экспертов по машинному обучению.

Давайте покажем вам, как легко создать классификатор SVM за 8 простых шагов. Прежде чем начать, вам необходимо бесплатно зарегистрироваться в MonkeyLearn.

1. Создайте новый классификатор

Перейдите на панель инструментов, нажмите «Создать модель» и выберите «Классификатор».

2. Выберите, как вы хотите классифицировать данные

Мы собираемся выбрать модель «Тематическая классификация» для классификации текста на основе темы, аспекта или релевантности.

3. Импорт данных обучения

Выберите и загрузите данные, которые вы будете использовать для обучения модели. Имейте в виду, что классификаторы учатся и становятся умнее, когда вы предоставляете им больше обучающих данных. Вы можете импортировать данные из файлов CSV или Excel.

4. Определите теги для вашего классификатора SVM

Пришло время определить ваши теги, которые вы будете использовать для обучения вашего классификатора тем. Добавьте как минимум два тега для начала — вы всегда можете добавить больше тегов позже.

5. Отметьте данные для обучения вашего классификатора

Начните обучение вашего классификатора тем, выбрав теги для каждого примера:

После ручной пометки некоторых примеров классификатор начнет делать прогнозы самостоятельно. Если вы хотите, чтобы ваша модель была более точной, вам придется пометить больше примеров, чтобы продолжить обучение модели.

Чем больше данных вы пометите, тем умнее будет ваша модель.

6. Установите алгоритм SVM

Перейдите в настройки и убедитесь, что вы выбрали алгоритм SVM в расширенном разделе.

7. Протестируйте свой классификатор

Теперь вы можете протестировать свой классификатор SVM, нажав «Выполнить» > «Демо». Напишите свой собственный текст и посмотрите, как ваша модель классифицирует новые данные:

8. Интегрируйте классификатор тем

Вы научили свою модель делать точные прогнозы при классификации текста. Теперь пришло время загрузить новые данные! В MonkeyLearn это можно сделать тремя различными способами:

1. Пакетная обработка: перейдите в «Выполнить» > «Пакетная обработка» и загрузите файл CSV или Excel. Классификатор проанализирует ваши данные и отправит вам новый файл с прогнозами.

2. API: используйте MonkeyLearn API для классификации новых данных из любого места.

3. Интеграции: подключайте повседневные приложения для автоматического импорта новых текстовых данных в ваш классификатор. Такие интеграции, как Google Sheets, Zapier и Zendesk, можно использовать, не вводя ни одной строки кода:

Заключительные слова

И это основы работы с методами опорных векторов!

Подводя итог:

• Метод опорных векторов позволяет классифицировать данные, которые являются линейно разделимыми.
• Если это не линейно разделимо, вы можете использовать трюк с ядром, чтобы заставить его работать.
• Однако для текстовой классификации лучше придерживаться линейного ядра.

С помощью инструментов MLaaS, таких как MonkeyLearn, очень просто внедрить SVM для классификации текста и сразу же получить ценную информацию.

Есть вопросы? Запланируйте демонстрацию, и мы поможем вам начать работу.

Все, что вам нужно знать о машинах опорных векторов

Машина опорных векторов (SVM) определяется как алгоритм машинного обучения, который использует модели обучения с учителем для решения сложных задач классификации, регрессии и обнаружения выбросов путем выполнения оптимальных преобразований данных, которые определяют границы между точками данных на основе предопределенных классов, меток или выходы. В этой статье объясняются основы SVM, их работа, типы и несколько реальных примеров.

Содержание

• Что такое машина опорных векторов?
• Как работает машина опорных векторов?
• Типы машин опорных векторов
• Примеры машин опорных векторов

Что такое метод опорных векторов?

Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм машинного обучения, который использует модели обучения с учителем для решения сложных задач классификации, регрессии и обнаружения выбросов путем выполнения оптимальных преобразований данных, которые определяют границы между точками данных на основе предопределенных классов, меток или выходы. SVM широко используются в таких областях, как здравоохранение, обработка естественного языка, приложения для обработки сигналов и области распознавания речи и изображений.

Технически основная цель алгоритма SVM состоит в том, чтобы идентифицировать гиперплоскость, которая четко разделяет точки данных разных классов. Гиперплоскость локализована таким образом, что наибольший запас разделяет рассматриваемые классы.

Представление опорного вектора показано на рисунке ниже:

SVM оптимизируют границу между опорными векторами или классами

гиперплоскость без каких-либо внутренних опорных векторов. Такие гиперплоскости легче определить для линейно разделимых задач; однако для реальных задач или сценариев алгоритм SVM пытается максимизировать разницу между опорными векторами, тем самым приводя к неправильным классификациям для меньших участков точек данных.

SVM потенциально предназначены для решения задач двоичной классификации. Однако с ростом количества многоклассовых задач, требующих больших вычислительных ресурсов, создается несколько бинарных классификаторов, которые объединяются для формулировки SVM, которые могут реализовывать такие многоклассовые классификации с помощью двоичных средств.

В математическом контексте SVM относится к набору алгоритмов машинного обучения, которые используют методы ядра для преобразования характеристик данных с помощью функций ядра. Функции ядра основаны на процессе сопоставления сложных наборов данных с более высокими измерениями таким образом, чтобы упростить разделение точек данных. Функция упрощает границы данных для нелинейных задач, добавляя более высокие измерения для отображения сложных точек данных.

При введении дополнительных измерений данные не полностью преобразуются, поскольку они могут действовать как вычислительный процесс. Этот метод обычно называют уловкой ядра, при котором преобразование данных в более высокие измерения достигается эффективно и недорого.

Идея алгоритма SVM была впервые сформулирована в 1963 году Владимиром Н. Вапником и Алексеем Я. Червоненкис. С тех пор SVM приобрели достаточную популярность, поскольку они продолжают иметь широкомасштабное применение в нескольких областях, включая процесс сортировки белков, категоризацию текста, распознавание лиц, автономные автомобили, роботизированные системы и так далее.

Узнать больше: Что такое нейронная сеть? Определение, работа, типы и приложения в 2022 году

Как работает машина опорных векторов?

Работу машины опорных векторов можно лучше понять на примере. Предположим, у нас есть красные и черные метки с функциями, обозначенными x и y. Мы намерены иметь классификатор для этих тегов, который классифицирует данные либо по красной, либо по черной категории.

Давайте нанесем размеченные данные на плоскость x-y, как показано ниже:

Типичный SVM разделяет эти точки данных на красные и черные теги с помощью гиперплоскости, которая в данном случае является двумерной линией. Гиперплоскость обозначает линию границы решения, в которой точки данных попадают под красную или черную категорию.

Гиперплоскость определяется как линия, которая расширяет поля между двумя ближайшими тегами или метками (красной и черной). Расстояние от гиперплоскости до ближайшей метки является наибольшим, что упрощает классификацию данных.

Приведенный выше сценарий применим к линейно разделимым данным. Однако для нелинейных данных простая прямая линия не может разделить отдельные точки данных.

Вот пример нелинейного сложного набора данных:

Приведенный выше набор данных показывает, что одной гиперплоскости недостаточно для разделения задействованных меток или тегов. Однако здесь векторы явно различаются, что облегчает их разделение.

Для классификации данных необходимо добавить еще одно измерение в пространство признаков. Для линейных данных, обсуждавшихся до этого момента, было достаточно двух измерений x и y. В этом случае мы добавляем z-размер, чтобы лучше классифицировать точки данных. Более того, для удобства воспользуемся уравнением для окружности z = x² + y².

С третьим измерением срез пространства признаков вдоль направления z выглядит следующим образом:

Теперь, с тремя измерениями, в этом случае гиперплоскость проходит параллельно направлению x при определенном значении z; давайте рассмотрим это как z = 1.

Остальные точки данных дополнительно сопоставляются с двумя измерениями.

На приведенном выше рисунке показана граница для точек данных вдоль объектов x, y и z вдоль окружности с радиусом 1 единица, которая разделяет две метки тегов через SVM.

Давайте рассмотрим другой метод визуализации точек данных в трех измерениях для разделения двух тегов (в данном случае двух теннисных мячей разного цвета). Рассмотрим шары, лежащие на двумерной плоской поверхности. Теперь, если мы поднимем поверхность вверх, все теннисные мячи будут распределены в воздухе. Два шара разного цвета могут разделиться в воздухе в какой-то момент этого процесса. Пока это происходит, вы можете использовать или поместить поверхность между двумя отдельными наборами шариков.

Во всем этом процессе акт «подъема» 2D-поверхности относится к событию отображения данных в более высокие измерения, что технически называется «кернеллингом», как упоминалось ранее. Таким образом, сложные точки данных могут быть разделены с помощью большего количества измерений. Подчеркнутая здесь концепция заключается в том, что точки данных продолжают отображаться в более высоких измерениях до тех пор, пока не будет идентифицирована гиперплоскость, которая показывает четкое разделение между точками данных.

На рисунке ниже показана 3D-визуализация описанного выше варианта использования:

Подробнее: Узкий ИИ, обычный ИИ и супер-ИИ: ключевые сравнения

Типы машин опорных векторов

можно разделить на два типа: простой или линейный SVM и ядерный или нелинейный SVM.

1. Простой или линейный SVM

Линейный SVM относится к типу SVM, используемому для классификации линейно разделимых данных. Это означает, что когда набор данных можно разделить на категории или классы с помощью одной прямой линии, он называется линейным SVM, а данные называются линейно различными или разделимыми. Более того, классификатор, который классифицирует такие данные, называется линейным классификатором SVM.

Простой SVM обычно используется для решения задач классификации и регрессионного анализа.

2. Ядро или нелинейный SVM

Нелинейные данные, которые нельзя разделить на отдельные категории с помощью прямой линии, классифицируются с использованием ядра или нелинейного SVM. Здесь классификатор называется нелинейным классификатором. Классификацию можно выполнять с нелинейным типом данных, добавляя признаки в более высокие измерения, а не полагаясь на двумерное пространство. Здесь недавно добавленные функции соответствуют гиперплоскости, которая помогает легко разделять классы или категории.

SVM ядра обычно используются для решения задач оптимизации с несколькими переменными.

Подробнее : Что такое анализ настроений? Определение, инструменты и приложения

Примеры машин опорных векторов

SVM полагаются на контролируемые методы обучения для классификации неизвестных данных по известным категориям. Они находят применение в различных областях.

Здесь мы рассмотрим некоторые из лучших реальных примеров SVM:

1. Решение проблемы геозондирования

Проблема геозондирования является одним из широко распространенных вариантов использования SVM, в котором процесс используется для отслеживания многоуровневой структуры планеты. Это влечет за собой решение проблем инверсии, когда наблюдения или результаты проблем используются для факторизации переменных или параметров, которые их произвели.

В процессе линейная функция и алгоритмические модели опорных векторов разделяют электромагнитные данные. Кроме того, в этом случае при разработке моделей с учителем используются методы линейного программирования. Поскольку размер задачи значительно мал, размер измерения неизбежно будет крошечным, что объясняет картографирование структуры планеты.

2. Оценка потенциала сейсмического разжижения

Разжижение грунта является серьезной проблемой, когда происходят такие события, как землетрясения. Оценка его потенциала имеет решающее значение при проектировании любой гражданской инфраструктуры. SVM играют ключевую роль в определении появления и отсутствия таких аспектов разжижения. Технически SVM выполняют два теста: SPT (стандартное испытание на проникновение) и CPT (испытание на конусное проникновение), которые используют полевые данные для оценки сейсмического статуса.

Кроме того, SVM используются для разработки моделей, включающих несколько переменных, таких как факторы грунта и параметры разжижения, для определения прочности поверхности грунта. Считается, что SVM достигают точности, близкой к 96-97% для таких приложений.

3. Детектирование удаленной гомологии белков

Дистанционная гомология белков — это область вычислительной биологии, в которой белки классифицируются по структурным и функциональным параметрам в зависимости от последовательности аминокислот, когда идентификация последовательности кажется затруднительной. SVM играют ключевую роль в удаленной гомологии, при этом функции ядра определяют общность между белковыми последовательностями.

Таким образом, SVM играют определяющую роль в вычислительной биологии.

4. Классификация данных

Известно, что SVM решают сложные математические задачи. Однако сглаженные SVM предпочтительнее для целей классификации данных, в которых используются методы сглаживания, которые уменьшают выбросы данных и делают шаблон идентифицируемым.

Таким образом, для задач оптимизации гладкие SVM используют алгоритмы, такие как алгоритм Ньютона-Армиджо, для обработки больших наборов данных, которые не могут использовать обычные SVM. Гладкие типы SVM обычно используют математические свойства, такие как сильная выпуклость, для более простой классификации данных, даже с нелинейными данными.

5. Обнаружение лиц и классификация выражений

SVM классифицируют лицевые структуры по сравнению с другими. В обучающих данных используются два класса объекта лица (обозначается +1) и объекта без лица (обозначается -1) и n * n пикселей, чтобы различать структуры лица и не лица. Далее анализируется каждый пиксель, и из каждого извлекаются признаки, обозначающие лицевые и нелицевые символы. Наконец, процесс создает квадратную границу решения вокруг лицевых структур на основе интенсивности пикселей и классифицирует полученные изображения.

Кроме того, SVM также используются для классификации выражений лица, которая включает выражения, обозначаемые как счастливые, грустные, сердитые, удивленные и так далее.

6. Классификация текстуры поверхности

В текущем сценарии SVM используются для классификации изображений поверхностей. Подразумевается, что изображения поверхностей, на которые нажимают, могут быть переданы в SVM для определения текстуры поверхностей на этих изображениях и классификации их как гладких или шероховатых поверхностей.

7. Категоризация текста и распознавание рукописного ввода

Категоризация текста относится к классификации данных по предопределенным категориям. Например, новостные статьи содержат информацию о политике, бизнесе, фондовом рынке или спорте. Точно так же можно разделить электронные письма на спам, не спам, нежелательную почту и другие.

Технически каждой статье или документу присваивается оценка, которая затем сравнивается с предопределенным пороговым значением. Статья классифицируется в соответствующую категорию в зависимости от оцененного балла.

Для примеров распознавания рукописного ввода набор данных, содержащий отрывки, написанные разными людьми, передается в SVM. Как правило, классификаторы SVM сначала обучаются на выборочных данных, а затем используются для классификации почерка на основе значений баллов. Впоследствии SVM также используются для разделения текстов, написанных людьми и компьютерами.

8. Распознавание речи

В примерах распознавания речи слова из речи выбираются и разделяются по отдельности. Далее для каждого слова извлекаются определенные признаки и характеристики. Методы извлечения признаков включают кепстральные коэффициенты частоты Mel (MFCC), коэффициенты линейного предсказания (LPC), кепстральные коэффициенты линейного предсказания (LPCC) и другие.

Эти методы собирают аудиоданные, передают их в SVM, а затем обучают модели распознаванию речи.

9. Обнаружение стенографии

С помощью SVM вы можете определить, является ли любое цифровое изображение искаженным, загрязненным или чистым. Такие примеры полезны при решении вопросов, связанных с безопасностью, для организаций или государственных учреждений, поскольку проще шифровать и вставлять данные в качестве водяного знака в изображения с высоким разрешением.

Такие изображения содержат больше пикселей; следовательно, может быть сложно обнаружить скрытые сообщения или сообщения с водяными знаками. Однако одним из решений является разделение каждого пикселя и сохранение данных в разных наборах данных, которые впоследствии могут быть проанализированы SVM.

10. Обнаружение рака

Медицинские работники, исследователи и ученые во всем мире усердно трудятся над поиском решения, позволяющего эффективно обнаруживать рак на ранних стадиях. Сегодня для этого используется несколько инструментов AI и ML. Например, в январе 2020 года Google разработала инструмент искусственного интеллекта, который помогает в раннем выявлении рака молочной железы и снижает количество ложных срабатываний и отрицательных результатов.

В таких примерах можно использовать SVM, в которых раковые изображения могут подаваться в качестве входных данных. Алгоритмы SVM могут анализировать их, обучать модели и, в конечном итоге, классифицировать изображения, которые выявляют признаки злокачественного или доброкачественного рака.

Подробнее : Что такое дерево решений? Алгоритмы, шаблоны, примеры и передовой опыт

Вывод

SVM имеют решающее значение при разработке приложений, включающих реализацию прогностических моделей. SVM легко понять и развернуть. Они предлагают сложный алгоритм машинного обучения для обработки линейных и нелинейных данных через ядра.

SVM находят применение в любой области и в реальных сценариях, где данные обрабатываются путем добавления многомерных пространств.