« Apprentissage de similarités » : différence entre les versions
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L'apprentissage de la similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé en intelligence artificielle. Il est étroitement lié à la régression et à la classification, mais l'objectif est d'apprendre une fonction de similitude qui mesure la similitude ou la relation entre deux objets. Il a des applications dans le classement, dans les systèmes de recommandation, le suivi d'identité visuelle, la vérification du visage et la vérification du locuteur. | L'apprentissage de la similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé en intelligence artificielle. Il est étroitement lié à la régression et à la classification, mais l'objectif est d'apprendre une fonction de similitude qui mesure la similitude ou la relation entre deux objets. Il a des applications dans le classement, dans les systèmes de recommandation, le suivi d'identité visuelle, la vérification du visage et la vérification du locuteur. | ||
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==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''metric learning''' | '''metric learning''' | ||
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==Sources== | |||
[https://www.24pm.com/117-definitions/497-apprentissage-de-metriques Source: 24pm Academy, ''Apprentissage de métriques''.] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_learning Source: Wikipedia, ''Similarity learning''.] | |||
[ | [[Catégorie:Intelligence artificielle]] | ||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
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Dernière version du 11 février 2024 à 21:36
Définition
L'apprentissage de la similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé en intelligence artificielle. Il est étroitement lié à la régression et à la classification, mais l'objectif est d'apprendre une fonction de similitude qui mesure la similitude ou la relation entre deux objets. Il a des applications dans le classement, dans les systèmes de recommandation, le suivi d'identité visuelle, la vérification du visage et la vérification du locuteur.
Voir: métrique.
Français
apprentissage de similarités
apprentissage de métriques
Anglais
metric learning
similarity learning
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
