travaux

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-\section{Conclusion}
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-Les \gls{svm} sont incontournables dans le domaine du \gls{ml},
-tant par leur polyvalence que leur flexibilité.
-Le nombre de pré-traitements, techniques, algorithmes et méthodes
-mathématiques impliqués en font un outil redoutablement efficace
-pour la régression et la classification de données.
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-De très nombreux langages de programmation permettent aujourd’hui de
-s’interfacer avec des librairies implémentant déjà nombre de ces concepts
-(par exemple libSVM \cite{lib-svm} ou encore SVM-Light \cite{lib-svm-light}).
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-Même si certains éléments clés comme le \gls{kt} et les \glspl{kf}
-sont bien ancrés, ce domaine est toujours un champ de recherche en
-constante activité. Au fil du temps, de nouvelles techniques et optimisations
-ont vu le jour, et d’autres viendront encore en bousculer les modèles…
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