서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 클래스 간 경계를 최대화하는 초평면을 찾는 지도 학습 알고리즘입니다. 커널 트릭을 사용해 비선형 분리가 가능하며, 분류·회귀·이상 탐지에 활용됩니다. 적은 데이터에서도 강력한 성능을 내고 과적합에 강해 전통 ML에서 널리 사용되었으며, 딥러닝 이전 시대에는 이미지 분류·텍스트 분류의 대표 알고리즘이었습니다.
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 클래스 간 경계를 최대화하는 초평면을 찾는 지도 학습 알고리즘입니다. 커널 트릭을 사용해 비선형 분리가 가능하며, 분류·회귀·이상 탐지에 활용됩니다. 적은 데이터에서도 강력한 성능을 내고 과적합에 강해 전통 ML에서 널리 사용되었으며, 딥러닝 이전 시대에는 이미지 분류·텍스트 분류의 대표 알고리즘이었습니다.