Алгоритмы машинного обучения, используемые для обнаружения поддельных новостей
Привет, народ!! В прошлых блогах мы разобрались с тремя алгоритмами машинного обучения. В этом блоге мы изучим еще один алгоритм под названием «Машина опорных векторов».
Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм машинного обучения, который можно использовать для задач классификации. Цель SVM — найти границу, называемую гиперплоскостью, которая как можно лучше разделяет различные классы точек данных.
Другими словами, SVM пытается найти линию, плоскость или гиперплоскость в многомерном пространстве, которая лучше всего разделяет данные на две группы. Точки данных, ближайшие к гиперплоскости, называются опорными векторами, а расстояние между гиперплоскостью и опорными векторами максимально, что создает большое расстояние между двумя классами.
Преимущество SVM заключается в том, что он может хорошо работать как с линейно разделимыми данными, так и с нелинейными данными, преобразуя входные объекты в многомерное пространство, где данные становятся разделимыми. SVM также может обрабатывать зашумленные данные и выбросы, что делает его надежным алгоритмом.
Машины опорных векторов (SVM) можно использовать для обнаружения фальшивых новостей, классифицируя новостные статьи как настоящие или фальшивые на основе набора входных признаков. Входные функции могут включать в себя различные текстовые и основанные на метаданных характеристики статьи, такие как частота слов, удобочитаемость, достоверность источника, анализ тональности и другие лингвистические шаблоны.
SVM работает, находя гиперплоскость, которая лучше всего разделяет два класса точек данных (настоящие новости и поддельные новости) на основе входных признаков. Цель SVM состоит в том, чтобы максимизировать запас между гиперплоскостью и опорными векторами (точками данных, ближайшими к гиперплоскости) при минимизации ошибки классификации.
В контексте обнаружения поддельных новостей SVM можно обучить на наборе данных помеченных новостных статей, чтобы изучить закономерности и характеристики настоящих и поддельных новостей. После обучения модель SVM можно использовать для классификации новых новостных статей как настоящих или поддельных.
Было показано, что SVM является эффективным алгоритмом обнаружения фальшивых новостей, достигая высоких показателей точности в различных исследованиях и конкурсах. SVM также можно комбинировать с другими алгоритмами машинного обучения, такими как деревья решений или случайные леса, для повышения точности и уменьшения переобучения.
В следующих блогах мы собираемся изучить еще несколько алгоритмов машинного обучения, используемых для обнаружения фейковых новостей. А пока следите за обновлениями, ребята!!
