Cili është ndryshimi midis një makine vektoriale mbështetëse (SVM) dhe një rrjeti nervor?
Makinat vektoriale të mbështetjes (SVM) janë algoritme të mësimit të mbikëqyrur që mund të përdoren për detyrat e klasifikimit dhe regresit. Ato përdorin një nëngrupi të të dhënave të trajnimit, të njohura si vektorë mbështetës, për të krijuar një kufi vendimmarrjeje që përdoret për të kategorizuar pika të reja të të dhënave. Rrjetet neuronale janë sisteme kompjuterike me qëllim më të përgjithshëm të modelizuara pas trurit njerëzor, të përbërë nga <unk>neurone<unk> të ndërlidhura. Neuronet janë të lidhura me skaj të peshave, të cilat kur rregullohen mund të prodhojnë rezultat kur paraqiten me të dhëna hyrëse. Rrjetet neuronale janë më të përshtatshme për detyra më komplekse si përpunimi i gjuhës natyrore, ndërsa SVM janë më të përshtatshme për detyra më të thjeshta si klasifikimi.