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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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[https://www.24pm.com/117-definitions/497-apprentissage-de-metriques Source: 24pm Academy, ''Apprentissage de métriques''.] | [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''. ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_learning Source: Wikipedia, ''Similarity learning''.] |
Version du 30 mars 2020 à 18:05
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 la métrique.
Français
apprentissage de similarités loc. nominale. masc.
apprentissage de métriques loc. nominale. masc.
Anglais
metric learning
similarity learning
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki