지난 몇 년 동안 다양한 분야와 목적을 위한 통계적 방법의 적용이 증가했다.이러한 차이는 기존 방법의 결함을 분명히 하였다.그러나, 1990년에 인터넷이 히트한 후에야 현재의 통계 방법에 대한 불만이 상당히 커지게 되었다. 왜냐하면 그 방법들이 점점 더 불리해지기 때문이다.이는 결국 대량의 정보를 분류하는 데 사용할 수 있는 보다 혁신적인 통계적 접근방식을 찾기 위한 부지런한 노력을 불러일으켰다.

1990년대 초, Vapnik는 다른 수학자 및 과학자들과 함께 특히 큰 분류 문제를 다루는 뮤프리서버 데 더 효율적인 새로운 통계적 접근법을 개발했습니다.이 새로운 접근방식은 Support Vector Machine(SVM)이라고 불립니다.

문의하는 Support Vector Machine은 무엇입니까?이것은 컴퓨터에 대량의 데이터를 분류하는 것을 가르치는 것을 가능하게 하는 수학적 절차입니다.결과는 기존의 통계 방법을 사용하는 것에 비해 신뢰성이 높다고 한다.서포트 벡터 머신은 라벨이 붙은 트레이닝 세트로부터 기능을 구축하기 위한 어프로치입니다.