« Apprentissage du classement » : différence entre les versions

Version du 10 janvier 2023 à 10:56

Définition

L'apprentissage du classement ou le classement par apprentissage automatique 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.

Les données d'apprentissage utilisées consistent en des listes d'éléments partiellement étiquetés. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal ou une classification binaire (par exemple "pertinent" ou "non pertinent") associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de produire une permutation d'éléments dans de nouvelles listes, d'une manière similaire aux classements dans les données d'apprentissage.

Français

classement par apprentissage automatique

classement par apprentissage machine

Anglais

learning to rank

machine-learned ranking (MLR)

Source : Wikipedia Machine Learning

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-==en construction==
+== Définition ==
+L'apprentissage du classement ou le classement par [[apprentissage automatique]] 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 ==
+Les données d'apprentissage utilisées consistent en des listes d'éléments partiellement étiquetés. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal ou une classification binaire (par exemple "pertinent" ou "non pertinent") associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de produire une permutation d'éléments dans de nouvelles listes, d'une manière similaire aux classements dans les données d'apprentissage.
-XXXXXXXXX
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+''' classement par apprentissage automatique '''
+''' classement par apprentissage machine '''
 == Anglais ==
-''' Learning to rank'''
+''' learning to rank'''
- Learning to rank 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)'''
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Anglais

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