Les machines à vecteurs de support (SVM) sont utilisées dans l'optimisation pour trouver le meilleur hyperplan de séparation possible entre deux classes dans un ensemble de données. L'objectif de SVM est de maximiser la marge entre les deux classes en trouvant l'hyperplan qui a la plus grande distance aux points les plus proches dans l'une ou l'autre classe. Ce problème d'optimisation peut être résolu en utilisant différentes approches telles que la programmation quadratique, l'optimisation convexe et l'optimisation contrainte. Les SVM sont également utilisés dans d'autres problèmes d'optimisation tels que la régression et la détection d'anomalies. En utilisant les SVM, nous pouvons résoudre efficacement des problèmes d'optimisation complexes et trouver la meilleure solution possible.
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