Une boîte à outils rapide et simple pour les SVM
Resume : Si les SVM (Support Vector Machines, ou Separateurs a Vaste Marge) sont aujourd’hui reconnus comme l’une des meilleures methodes d’apprentissage, ils restent consideres comme lents. Nous proposons ici une boite a outils Matlab permettant d’utiliser simplement et rapidement les SVM grâce a une methode de gradient projete particulierement bien adaptee au probleme : SimpleSVM (Vishwanathan et al., 2003). Nous avons choisi de coder cet algorithme dans l’environnement Matlab afin de profiter de sa convivialite tout en s’assurant une bonne efficacite. La comparaison de notre solution avec l’etat de l’art dans le domaine SMO (Sequential Minimal Optimization), montre qu’il s’agit la d’une solution dans certains cas plus rapide et d’une complexite moindre. Pour illustrer la simplicite et la rapidite de notre methode, nous montrons enfin que sur la base de donnees MNIST, il a ete possible d’obtenir des resultats satisfaisants en un temps relativement court (une heure et demi de calcul sur un PC sous linux pour construire 45 classifieurs binaires sur 60.000 exemples en dimension 576). Mots-cles : Support Vector Machine, Separateur a Vaste Marge, SVM, Apprentissage, Boite a outils Matlab, Contraintes actives, Gradient projete, MNIST.