« Apprentissage du classement » : différence entre les versions

Dernière version du 30 août 2024 à 13:55

Définition

L'apprentissage du classement est l'application de l'apprentissage automatique, typiquement supervisé, semi-supervisé ou par renforcement, à la construction de modèles de classement pour les systèmes de recherche d'information.

Complément

Les données d'apprentissage utilisées sont souvent partiellement étiquetées. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de mettre les éléments en ordre.

Par exemple, les résultats d'une recherche Google sont ordonnés selon l'algorithme de classement PageRank.

Français

apprentissage du classement

Anglais

learning to rank

machine-learned ranking (MLR)

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

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-==en construction==
+== Définition ==
+L'apprentissage du classement est l'application de l'[[apprentissage automatique]], typiquement supervisé, semi-supervisé ou par renforcement, à la construction de modèles de classement pour les systèmes de recherche d'information.
-== Définition ==
+== Complément ==
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+Les données d'apprentissage utilisées sont souvent partiellement étiquetées. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de mettre les éléments en ordre.
+Par exemple, les résultats d'une recherche Google sont ordonnés selon l'algorithme de classement [[PageRank]].
 == Français ==
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+''' apprentissage du classement '''
 == Anglais ==
-''' Learning to rank'''
+''' learning to rank'''
-Learning to rank[1] or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems.[2] Training data consists of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a numerical or ordinal score or a binary judgment (e.g. "relevant" or "not relevant") for each item. The ranking model purposes to rank, i.e. producing a permutation of items in new, unseen lists in a similar way to rankings in the training data.
+''' machine-learned ranking (MLR)'''
+==Sources==
-<small>
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_to_rank  Source : Wikipedia  Machine Learning ]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:vocabulary]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

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