Sürekli gelişen robotik alanında, gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması çok önemlidir. Robotik Bilimi serisinin bir parçası olan "Destek Vektör Makinesi", destek vektör makinelerinin (SVM'ler) robotik sistemlerde devrim yaratmadaki rolünü araştırır. Fouad Sabry tarafından yazılan bu kitap, temel kavramlardan gelişmiş tekniklere kadar kapsamlı bir genel bakış sunar ve SVM'leri robotik ve otomasyon için kullanmak isteyen herkes için olmazsa olmazdır.

Bölümler Kısa Genel Bakış:

Destek vektör makinesi: SVM'lere giriş, robotikte sınıflandırma ve regresyon görevlerindeki önemlerini vurgular.

Doğrusal sınıflandırıcı: SVM'lerin işlevselliğini anlamak için temel olan doğrusal sınıflandırıcıların temellerini açıklar.

Algılayıcı: İkili sınıflandırma problemlerinde yararlı olan SVM'lerin öncüsü olan algılayıcı algoritmasını tartışır.

Projeksiyon (doğrusal cebir): SVM'lerin çalışma prensibini anlamak için çok önemli olan geometrik projeksiyon kavramına odaklanır.

Doğrusal ayrılabilirlik: Doğrusal ayrılabilirlik kavramını, doğrusal olarak ayrılabilir veri kümelerinde SVM kullanmanın temelini inceler.

Çekirdek yöntemi: Çekirdek numarasını tanıtır ve SVM'lerin doğrusal olmayan sınıflandırma için daha yüksek boyutlu uzaylarda çalışmasını sağlar.

İlgililik vektör makinesi: Verimli hesaplama için daha az destek vektörüne sahip bir SVM çeşidi olan ilgililik vektör makinelerini inceler.

Çevrimiçi makine öğrenimi: Çevrimiçi öğrenme yöntemlerinin robotikte gerçek zamanlı uyarlama için SVM'ye nasıl uygulanabileceğini inceler.

Sıralı minimal optimizasyon: Robotik uygulamalar için temel bir kavram olan SVM'leri verimli bir şekilde eğitmek için kullanılan optimizasyon yöntemini ele alır.

En küçük kareler destek vektör makinesi: Robotik sistemlerdeki regresyon problemlerini ele almak için bu alternatif SVM formülasyonunu tartışır.

Dize çekirdeği: SVM'lerin robot sensör girişleri gibi sıralı verileri işlemesine olanak tanıyan dize çekirdeğini inceler.

Menteşe kaybı: SVM'de maksimum marj sınıflandırmasını sağlamak için kullanılan fonksiyon olan menteşe kaybına derinlemesine bakar.

Sıralama SVM: Özellikle karar alma ve önceliklendirme görevlerinde robotikte yararlı olan SVM'yi sıralamaya bakar.

Destek vektör makinelerinde düzenleme perspektifleri: Güvenilir robotik sistemler oluşturmak için gerekli olan aşırı uyumu kontrol etmede düzenlemenin rolünü inceler.

Çekirdek düzenlemesinin Bayesçi yorumu: Daha doğru robotik modeller için olasılıksal modellemeyi SVM çekirdek düzenlemesine bağlayan bir Bayesçi perspektif sunar.

Polinom çekirdeği: SVM'nin robotik görevlerde doğrusal olmayan karar sınırlarını modellemesine olanak tanıyan polinom çekirdeğini ele alır.

Radyal tabanlı fonksiyon çekirdeği: Robotik sistemlerde karmaşık veri modellerini işlemek için güçlü bir araç olan radyal tabanlı fonksiyon çekirdeğini ele alır.

Kernel perceptron: Çekirdek perceptron yöntemini inceler ve daha gelişmiş robotik görevler için SVM'leri genişletir.

Platt ölçekleme: SVM çıktılarını robotikte olasılıksal tahminlere dönüştürmek için kullanılan bir teknik olan Platt ölçeklemesini tanıtır.

Çok katlı düzenleme: Çok katlı düzenlemeye odaklanır ve SVM modellerini robotikte sıklıkla karşılaşılan yüksek boyutlu verilere genelleştirmeye yardımcı olur.

Zayıf denetim: Sınırlı etiketli verilerin olduğu durumlarda SVM modellerini iyileştirmek için gerekli olan zayıf denetim teknikleriyle sonuçlanır.

İster robotikte çalışan bir profesyonel, ister lisans veya lisansüstü öğrencisi, ister makine öğrenme tekniklerine meraklı biri olun, bu kitap paha biçilmezdir. Gerçek...