« Similarity learning » : différence entre les versions
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L'apprentissage de similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé. L'objectif l'apprentissage de similarité est d'apprendre à partir d'exemples une fonction de similarité qui mesure à quel point deux objets sont similaires ou liés. L'apprentissage de similarité est étroitement lié à l'apprentissage de métrique (ou apprentissage de distance). L'apprentissage de similarité a des applications dans le classement, les systèmes de recommandation, le suivi visuel (ou filature visuelle), la reconnaissance faciale (ou reconnaissance des visages) et l'identification du locuteur.<br/> | L'apprentissage de similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé. L'objectif l'apprentissage de similarité est d'apprendre à partir d'exemples une fonction de similarité qui mesure à quel point deux objets sont similaires ou liés. L'apprentissage de similarité est étroitement lié à l'apprentissage de métrique (ou apprentissage de distance). L'apprentissage de similarité a des applications dans le classement, les systèmes de recommandation, le suivi visuel (ou filature visuelle), la reconnaissance faciale (ou reconnaissance des visages) et l'identification du locuteur.<br/> | ||
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* apprentissage de similarité | |||
* apprentissage de similitude | |||
* apprentissage par similarité | |||
* apprentissage de métrique | |||
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Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité». | Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité». | ||
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'''Similarity learning''' | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_learning Source:Wikipedia ] | |||
Sources: L’apprentissage de similarité (ou apprentissage de métrique) vise à construire une telle fonction à partir de données d’entraînement de manière à ce que les observations associées à la même (resp. à différentes) classe(s) soient aussi proches (resp. éloignés) que possible. | |||
[https://perso.telecom-paristech.fr/rvogel/docs/JDS_2018_written.pdf Vogel, R., Clémençon, S., & Bellet, A. Une théorie probabiliste de l’apprentissage supervisé de similarité pour l’optimisation en un point de la courbe ROC] | |||
Version du 29 juin 2019 à 10:57
Domaine
Définition
L'apprentissage de similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé. L'objectif l'apprentissage de similarité est d'apprendre à partir d'exemples une fonction de similarité qui mesure à quel point deux objets sont similaires ou liés. L'apprentissage de similarité est étroitement lié à l'apprentissage de métrique (ou apprentissage de distance). L'apprentissage de similarité a des applications dans le classement, les systèmes de recommandation, le suivi visuel (ou filature visuelle), la reconnaissance faciale (ou reconnaissance des visages) et l'identification du locuteur.
Français
apprentissage de similarité
Choisissez parmi ces termes proposés :
- apprentissage de similarité
- apprentissage de similitude
- apprentissage par similarité
- apprentissage de métrique
Discussion: Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité».
Anglais
Similarity learning
Sources: L’apprentissage de similarité (ou apprentissage de métrique) vise à construire une telle fonction à partir de données d’entraînement de manière à ce que les observations associées à la même (resp. à différentes) classe(s) soient aussi proches (resp. éloignés) que possible.
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki
