« Similarity learning » : différence entre les versions
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Version du 29 juin 2019 à 10:58
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
apprentissage de métrique
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