Pourquoi SVM est-il si puissant ?

Pouvez-vous expliquer pourquoi SVM, ou Support Vector Machine, est considéré comme un outil si puissant dans le domaine de l'apprentissage automatique ? Quels sont les facteurs clés qui contribuent à son efficacité, et comment se compare-t-il à d’autres algorithmes populaires en termes de performances et d’efficacité ? Je suis particulièrement intéressé à comprendre les fondements mathématiques qui rendent SVM si habile à gérer des tâches complexes de classification et de régression. De plus, existe-t-il des limitations ou des scénarios dans lesquels SVM pourrait ne pas être le choix idéal ?