« Apprentissage du classement » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Définition ==
== 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.  
L'apprentissage du classement 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.
== Complément ==
Les données d'apprentissage utilisées sont souvent partiellement étiquetées. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de mettre les éléments en ordre.
 
Par exemple, les résultats d'une recherche Google sont ordonnés selon l'algorithme de classement [[PageRank]].


== Français ==
== Français ==
''' classement par apprentissage automatique '''
''' apprentissage du classement '''


''' classement par apprentissage machine '''


== Anglais ==
== Anglais ==

Version du 12 janvier 2023 à 14:46

Définition

L'apprentissage du classement 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.

Complément

Les données d'apprentissage utilisées sont souvent partiellement étiquetées. L'ordre des éléments de chaque liste est basé sur un score numérique ou ordinal associé à chaque élément. Le modèle de classement a pour but de classer, c'est-à-dire de mettre les éléments en ordre.

Par exemple, les résultats d'une recherche Google sont ordonnés selon l'algorithme de classement PageRank.

Français

apprentissage du classement


Anglais

learning to rank

machine-learned ranking (MLR)

Source : Wikipedia Machine Learning

Contributeurs: Amanda Clément, wiki