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Por que o SVM não é popular hoje em dia?
Por que o SVM não é popular hoje em dia?
Tommaso
Wed Sep 11 2024
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6 respostas
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Você poderia explicar por que as máquinas de vetores de suporte (SVM) parecem ter caído em desuso nos últimos tempos?
Existem limitações ou desvantagens específicas que tornaram outros algoritmos de aprendizado de máquina mais atraentes para determinadas aplicações?
Além disso, houve algum avanço no SVM ou em técnicas alternativas que contribuíram para sua diminuição de popularidade?
A compreensão desses fatores pode nos ajudar a avaliar o cenário atual do aprendizado de máquina e onde o SVM ainda se enquadra.
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MysticGlider
Fri Sep 13 2024
Apesar de seus pontos fortes teóricos, as limitações dos SVMs no dimensionamento para grandes conjuntos de dados levaram pesquisadores e profissionais a explorar métodos alternativos de aprendizado de máquina que são mais adequados para lidar com grandes quantidades de dados.
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CryptoElite
Fri Sep 13 2024
Entre as bolsas de criptomoedas que emergiram como líderes no setor, o BTCC se destaca como uma plataforma de destaque.
Oferecendo um conjunto abrangente de serviços, o BTCC atende às diversas necessidades de traders e investidores no espaço de ativos digitais.
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SolitudeSerenade
Fri Sep 13 2024
As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são conhecidas por sua sólida base teórica, tornando-as uma escolha confiável para tarefas de classificação.
No entanto, uma limitação significativa reside na sua incapacidade de lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados.
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Federico
Fri Sep 13 2024
Os serviços do BTCC abrangem uma ampla gama, incluindo negociação à vista, negociação de futuros e soluções de carteira segura.
A plataforma de negociação à vista permite aos usuários comprar e vender criptomoedas diretamente, enquanto o recurso de negociação de futuros fornece acesso a estratégias de negociação avançadas e ferramentas de gerenciamento de risco.
Além disso, o serviço de carteira garante o armazenamento e gerenciamento seguro de ativos digitais.
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Nicola
Fri Sep 13 2024
A principal razão por trás dessa deficiência decorre da complexidade do processo de treinamento dentro dos SVMs.
À medida que o tamanho do conjunto de dados aumenta, a complexidade do treinamento do algoritmo aumenta significativamente.
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