\section{Critiques}
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\subsection{Avantages}
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\begin{frame}{\bititle\\Critiques / Avantages}
\begin{columns}\begin{column}{.5\textwidth}

\begin{itemize}
\item<1-> stabilité hors marge
\item<2-> régression / classification
\item<3-> alternative réseau neurones
\item<4-> précision séparation nette
\item<5-> capture relation complexe
\item<6-> grand nombre dimensions
\item<7-> dimensions > éléments
\item<8-> capacité régularisation
\item<9-> économie vecteurs support
\item<10-> non linéaire → f noyau
\item<11-> large choix f noyau
\item<12-> combinaison f noyau
\item<13-> algos grands datasets
\end{itemize}

\end{column}\begin{column}{.5\textwidth}


\end{column}\end{columns}
\end{frame}
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\subsection{Inconvénients}
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\begin{frame}{\bititle\\Critiques / Inconvénients}
\begin{columns}\begin{column}{.5\textwidth}

\begin{itemize}
\item<1-> choix fonction noyau
\item<2-> mémoire vecteurs support
\item<3-> identification paramètres
\item<4-> temps entraînement
\item<5-> coût calculs probabilité
\item<6-> interprétation humaine
\item<7-> effet boîte noire
\end{itemize}

\end{column}\begin{column}{.5\textwidth}


\end{column}\end{columns}
\end{frame}
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\subsection{Limitations}
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\begin{frame}{\bititle\\Critiques / Limitations}
\begin{columns}\begin{column}{.5\textwidth}

\begin{itemize}
\item<1-> recouvrements
\item<2-> normalisations
\item<3-> multi-classes
\end{itemize}

\end{column}\begin{column}{.5\textwidth}


\end{column}\end{columns}
\end{frame}
