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#REDIRECTION[[Apprentissage de similarités]]
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== Domaine ==
[[Category:Vocabulary]]
== Définition ==
== 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'''


== Français ==
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Choisissez parmi ces termes proposés :
Choisissez parmi ces termes proposés :
apprentissage de similarité
* apprentissage de similarité
apprentissage de similitude
* apprentissage de similitude
apprentissage par similarité
* apprentissage par similarité
apprentissage de métrique
* apprentissage de métrique
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<h3>Discussion:</h3>
'''Discussion:'''
Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité».
Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité».
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Sources:
== Anglais ==
'''Similarity learning'''
 


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.<br/>


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.<br/>
https://perso.telecom-paristech.fr/rvogel/docs/JDS_2018_written.pdf


== Anglais ==
[https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_learning  Source:Wikipedia ]


===Similarity learning  ===
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.


Similarity learning is an area of supervised machine learning in artificial intelligence. It is closely related to regression and classification, but the goal is to learn from examples a similarity function that measures how similar or related two objects are. It has applications in ranking, in recommendation systems, visual identity tracking, face verification, and speaker verification.
[https://perso.telecom-paristech.fr/rvogel/docs/JDS_2018_written.pdf 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]
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Dernière version du 7 mai 2020 à 13:25


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

Choisissez parmi ces termes proposés :

  • apprentissage de similarité
  • apprentissage de similitude
  • apprentissage par similarité
  • apprentissage de métrique

Discussion: Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage de similarité».

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