SVM이 여전히 우수한 응용 프로그램이 있습니까?

SVM 알고리즘은 상당히 오래되었습니다. 1960 년대에 개발되었지만 1990 년대와 2000 년대에 매우 인기가있었습니다. 머신 러닝 과정의 고전적인 부분입니다.

오늘날 미디어 처리 (이미지, 사운드 등)에서 신경망이 완전히 지배적 인 반면 다른 영역에서는 그라디언트 부스팅이 매우 강력한 위치에 있습니다.

또한 최근 데이터 경쟁에서 SVM 기반 솔루션이 관찰되지 않았습니다.

SVM이 여전히 최신 결과를 제공하는 애플리케이션 예제를 찾고 있습니다 (2016 년 기준).

업데이트 : SVM을 설명 할 때 학생 / 동료에게 이론적으로 또는 더 이상 사용되지 않는 접근 방식처럼 보이지 않도록 예를 들어보고 싶습니다.

논문에 따르면 실제 분류 문제를 해결하기 위해 수백 개의 분류 기가 필요합니까? 랜덤 포레스트 및 그라디언트 부팅 머신과 함께 SVM은 120 개 이상의 데이터 세트 (정확도를 메트릭으로 사용)에 대한 최고 성능의 분류 알고리즘 중 하나입니다.

나는 몇 가지 수정을 통해 실험을 반복 하고이 세 가지 분류 기가 다른 분류기보다 성능이 뛰어나지 만 무료 점심 식사 정리에 따르면 다른 알고리즘 이이 세 가지보다 성능이 좋은 문제가 항상 있다고 말합니다.

따라서 예, 가우시안 커널을 사용하는 SVM은 여전히 ​​미디어와 관련이없는 데이터 세트와 관련된 알고리즘이라고 말할 수 있습니다.