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==Définition==
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La métrique, aussi appelée distance ou similarité, permet de mesurer le degré de parenté de deux éléments d'un même ensemble. Elle est utilisée dans le domaine de l'apprentissage dans des applications de classification ou de régression. La qualité de ces métriques est primordiale pour ces applications, d'où l'existence de méthodes d'apprentissage de distances. Ces méthodes se divisent en plusieurs catégories : supervisées ou non-supervisées selon les données mises à disposition. Il existe également une approche utilisant les machines à vecteurs de support (SVM) ou encore une méthode utilisant une fonction noyau.
La métrique, aussi appelée distance ou similarité, permet de mesurer le degré de parenté de deux éléments d'un même ensemble. Elle est utilisée dans le domaine de l'apprentissage dans des applications de classification ou de régression. La qualité de ces métriques est primordiale pour ces applications, d'où l'existence de méthodes d'apprentissage de distances. Ces méthodes se divisent en plusieurs catégories : supervisées ou non-supervisées selon les données mises à disposition. Il existe également une approche utilisant les machines à vecteurs de support (SVM) ou encore une méthode utilisant une fonction noyau.


==Français==
==Français==
'''métrique        '''  <small>nom fém. </small>
'''métriques      '''   
   
   
==Anglais==
==Anglais==
'''Metrics     '''
'''Metrics '''




==Sources==


<small>
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_de_m%C3%A9triques  Source: Wikipedia, ''Apprentissage de métriques''.      ]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_de_m%C3%A9triques  Source: Wikipedia, ''Apprentissage de métriques''.      ]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:22

Définition

La métrique, aussi appelée distance ou similarité, permet de mesurer le degré de parenté de deux éléments d'un même ensemble. Elle est utilisée dans le domaine de l'apprentissage dans des applications de classification ou de régression. La qualité de ces métriques est primordiale pour ces applications, d'où l'existence de méthodes d'apprentissage de distances. Ces méthodes se divisent en plusieurs catégories : supervisées ou non-supervisées selon les données mises à disposition. Il existe également une approche utilisant les machines à vecteurs de support (SVM) ou encore une méthode utilisant une fonction noyau.

Français

métriques

Anglais

Metrics


Sources

Source: Wikipedia, Apprentissage de métriques.

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki