Marge bezieht sich im Kontext von Artificial Intelligence auf den Begriff Margin im Rahmen des Support-Vector-Machine-(SVM)-Algorithmus. Der SVM ist ein maschineller Lernalgorithmus, der häufig für Klassifizierungsaufgaben eingesetzt wird. Die Marge spielt eine zentrale Rolle bei der Bestimmung der Trennung zwischen verschiedenen Klassen.
Die Marge definiert den Abstand zwischen der Trennhyperfläche und den nächstgelegenen Datenpunkten. Ein größerer Abstand bedeutet in der Regel eine bessere Generalisierungsfähigkeit des Modells, da die Trennhyperfläche nicht zu eng an bestimmte Trainingsdaten angepasst ist. Die Marge ist somit ein entscheidender Faktor für die Leistung und Zuverlässigkeit des SVM.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die sogenannte harte Marge und weiche Marge. Bei der harten Marge wird davon ausgegangen, dass die Daten linear trennbar sind, was in der Praxis jedoch selten der Fall ist. Die weiche Marge ermöglicht es, auch nicht linear trennbare Daten durch die Einführung von Toleranzen (Slack-Variablen) zu klassifizieren. Dies wird durch die Verwendung eines sogenannten Soft-Margin-Kostenparameters gesteuert, der die Balance zwischen der Größe der Marge und den Klassifizierungsfehlern regelt.
Die Marge im SVM ist somit ein entscheidendes Konzept, das die Fähigkeit des Algorithmus zur Generalisierung und zur Behandlung realer, nicht perfekt getrennter Daten beeinflusst. Durch die Optimierung der Marge kann ein SVM-Modell effizient trainiert werden, um auch in komplexen Szenarien gute Klassifizierungsergebnisse zu liefern.