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2.8 KiB
TeX
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TeX
\section{Analyse critique}
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\subsection{Avantages}
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\begin{itmz}
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\item{le modèle \gls{svm} est considéré comme plutôt stable, car\\
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de petits changements dans les données impactent peu les \glspl{hpp}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{ce même modèle peut être utilisé à la fois pour\\
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résoudre des problèmes de régression ou de classification}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{est une alternative aux réseaux de neurones,\\
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dans le cas de \glspl{ds} de taille réduite}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{très précis avec une marge de séparation nette}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{peut capturer des relations complexes dans des \glspl{ds}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{fonctionne avec un grand nombres d’espaces dimensionnels}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{reste pertinent même avec plus de dimensions que d’éléments}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{capacité de régularisation pour rester générique,\\
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afin d’éviter les risques de surentraînement}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\
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en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\
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par l’intermédiaire de différentes \glspl{kf}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{une variété de \glspl{kf} existe pour les fonctions de décision}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{il est possible de combiner plusieurs \glspl{kf},\\
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pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{pendant longtemps considéré inadapté aux très grands \glspl{ds},\\
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de nouveaux algorithmes ont été mis à contribution depuis \cite{large-scale}}
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\end{itmz}
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\subsection{Inconvénients}
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\begin{itmz}
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\item{le choix d’une \gls{kf} appropriée n’est pas facile,\\
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et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\
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car ces derniers doivent y être intégralement stockés}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{le temps d’entraînement augmente avec le nombre d’éléments}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{les calculs de probabilité de justesse sont très coûteux,\\
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nécessitant une validation croisée en plusieurs étapes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{les modèles sont difficilement interprétables par des humains,\\
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contrairement par exemple aux arbres de décisions}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{effet boîte noire si compréhension insuffisante des outils mathématiques}
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\end{itmz}
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\subsection{Limitations}
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\begin{itmz}
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\item{fonctionne mal quand des classes se recouvrent, car\\
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plusieurs paramètres varient, contrairement à d’autres méthodes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{une normalisation préalable des données est nécessaire,\\
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pour que les fonctions objectifs restent pertinentes}
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\end{itmz}
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