14683

معرفي ماشين بردار پشتيبان و كاردبر هايش در شيمي

1401

دكتر سيد مجيد هاشميان زاده

ماشين بردار پشتيبان (Support Vector Machine, SVM) به عنوان يكي از روش‌هاي پيشرو در يادگيري ماشين نظارتي، با بهره‌گيري از اصول بهينه‌سازي محدب و تئوري كرنل‌ها، توانمندي قابل توجهي در طبقه‌بندي داده‌هاي پيچيده و مدل‌سازي روابط غيرخطي از خود نشان داده است. اين الگوريتم با بيشينه‌سازي حاشيه ميان طبقات و نگاشت داده‌ها به فضاهاي با ابعاد بالاتر، قادر به ايجاد مرزهاي تصميم‌گيري دقيق حتي در مواجهه با داده‌هاي نويزي و ساختارهاي غيرخطي مي‌باشد. در حوزه شيمي، كاربردهاي گسترده‌اي براي SVM تعريف شده است؛ از جمله توسعه مدل‌هاي رابطه كمي ساختار-فعاليت (QSAR)، تحليل داده‌هاي اسپكتروسكوپي و اسپكتروفتومتري، كنترل كيفيت در فرآيندهاي دارويي و صنعتي، پيش‌بيني ويژگي‌هاي مواد در علوم مواد، و طبقه‌بندي داده‌هاي زيستي در پروتئوميكس و ژنوميكس. همچنين SVM نقش برجسته‌اي در طراحي و بهينه‌سازي حسگرهاي شيميايي و تحليل نانوساختارها در نانوتكنولوژي ايفا مي‌كند. ويژگي‌هاي منحصربه‌فرد اين الگوريتم در تعميم‌پذيري، دقت پيش‌بيني، و انعطاف‌پذيري در تحليل داده‌هاي چندبعدي، آن را به ابزاري ضروري براي پژوهش‌هاي شيمي مدرن و توسعه فناوري‌هاي نوين تبديل كرده است.

10/29/2023 12:00:00 AM

86602

1404/02/27

Introduction to Support Vector Machine and its application in chemistry

ماشين بردار پشتيبان , يادگيري ماشين , شيمي اطلاعاتي , مدل‌سازي رابطه كمي ساختار-فعاليت , سپكتروسكوپي , كنترل كيفيت , نانوتكنولوژي

Support Vector Machine , Machine Learning , Chemoinformatic , Quantitative Structure–Activity Relationship Modeling , Spectroscopy , Quality Control , Nanotechnology