SVMがまだ優れているアプリケーションはありますか？

SVMアルゴリズムはかなり古く、1960年代に開発されましたが、1990年代と2000年代には非常に人気がありました。これは、機械学習コースの古典的な（そして非常に美しい）部分です。

今日、メディア処理（画像、音声など）ではニューラルネットワークが完全に支配しているようですが、他の分野では、勾配ブースティングが非常に強力な位置を占めています。

また、最近のデータ競争では、SVMベースのソリューションは見られません。

SVMが最新の結果を出すアプリケーション例を探しています（2016年現在）。

更新： SVMを説明するときに、学生や同僚に例を挙げて、純粋に理論的または非推奨のアプローチのように見えないようにしたいと思います。

論文によると、実際の分類問題を解決するには何百もの分類子が必要ですか？SVMは、ランダムフォレストおよびグラデーションブートマシンと共に、120以上のデータセットの大規模なセット（メトリックとして精度を使用）の最高の分類アルゴリズムの1つです。

私はいくつかの変更を加えて実験を繰り返しましたが、これらの3つの分類子は他の分類子よりも優れたパフォーマンスを発揮しますが、無料ランチ定理が言うように、他のアルゴリズムがこれら3つよりも優れたパフォーマンスを発揮するという問題が常にあります。

だからはい、私はSVM（Gaussianカーネルを使用-これは私が使用したものです）がまだメディアに関連しないデータセットに関連するアルゴリズムであると言います。