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