hyperplane

💡 In machine learning, a linear SVM finds a separating hyperplane that maximizes margin between classes, turning messy data clouds into decisions you can actually defend to auditors.

در یادگیری ماشین، یک SVM خطی یک ابرصفحه جداکننده پیدا می‌کند که حاشیه بین کلاس‌ها را به حداکثر می‌رساند و ابرهای داده‌ای آشفته را به تصمیماتی تبدیل می‌کند که واقعاً می‌توانید از آنها در برابر حسابرسان دفاع کنید.

💡 However, each time the robot moves, a new hyperplane needs to be recomputed to perform the safety check.

با این حال، هر بار که ربات حرکت می‌کند، یک ابرصفحه جدید باید دوباره محاسبه شود تا بررسی ایمنی انجام شود.

💡 The fact is that rather than an either-or result, the SVM returns a distance from the hyperplane for each brain.

واقعیت این است که به جای نتیجه‌ی «یا این یا آن»، SVM برای هر مغز، فاصله از ابرصفحه را برمی‌گرداند.

💡 The geometry workshop visualized a hyperplane as a flat sheet slicing higher-dimensional space, then used projections to help students grasp something impossible to draw honestly.

کارگاه هندسه، یک ابرصفحه را به عنوان یک صفحه تخت که فضای با ابعاد بالاتر را برش می‌دهد، تجسم کرد، سپس از تصاویر برای کمک به دانش‌آموزان در درک چیزی که ترسیم صادقانه آن غیرممکن است، استفاده کرد.

💡 Feature engineering sometimes straightens clusters so a simple hyperplane suffices, trading clever kernels for transparent models that stakeholders trust.

مهندسی ویژگی گاهی اوقات خوشه‌ها را صاف می‌کند، بنابراین یک ابرصفحه ساده کافی است و هسته‌های هوشمند را با مدل‌های شفافی که ذینفعان به آنها اعتماد دارند، جایگزین می‌کند.

💡 This function is an equation that describes where the hyperplane needs to be at each point in the planned trajectory so it remains collision-free.

این تابع معادله‌ای است که توصیف می‌کند ابرصفحه در هر نقطه از مسیر برنامه‌ریزی‌شده باید کجا باشد تا بدون برخورد باقی بماند.