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3.2 KiB
TeX
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\section{Critiques}
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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 et de classification}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{est souvent une meilleure alternative aux réseaux de neurones,\\
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surtout 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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même sans connaissance préalable de ces dernières}
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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 séparations 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{de nombreuses \glspl{kf} existent 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 évident,\\
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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{difficile d’identifier les bonnes valeurs de paramètres,\\
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sans passer par des techniques comme \gls{gs}}
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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 en cas de compréhension insuffisante\\
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des différents outils mathématiques sous-jacents}
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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 soient plus pertinentes}
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\end{itmz}\begin{itmz}
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\item{les problèmes multi-classes sont encore\\
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un champ de recherche à part entière}
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\end{itmz}
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