Similarity learning


Domaine

Définition

L'apprentissage de similarité est un domaine de l'apprentissage automatique supervisé. L'objectif l'apprentissage de similarité est d'apprendre à partir d'exemples une fonction de similarité qui mesure à quel point deux objets sont similaires ou liés. L'apprentissage de similarité est étroitement lié à l'apprentissage de métrique (ou apprentissage de distance). L'apprentissage de similarité a des applications dans le classement, les systèmes de recommandation, le suivi visuel (ou filature visuelle), la reconnaissance faciale (ou reconnaissance des visages) et l'identification du locuteur.

Français

apprentissage de similarité

apprentissage de métrique

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  • apprentissage par similarité
  • apprentissage de métrique

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Anglais

Similarity learning



Source:Wikipedia

Sources: L’apprentissage de similarité (ou apprentissage de métrique) vise à construire une telle fonction à partir de données d’entraînement de manière à ce que les observations associées à la même (resp. à différentes) classe(s) soient aussi proches (resp. éloignés) que possible.

Vogel, R., Clémençon, S., & Bellet, A. Une théorie probabiliste de l’apprentissage supervisé de similarité pour l’optimisation en un point de la courbe ROC

Contributeurs: Claude Coulombe, wiki