| http://dbpedia.org/ontology/abstract
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Similarity learning is an area of supervis … 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 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.ce verification, and speaker verification.
, La métrique, aussi appelée distance ou sim … 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. une méthode utilisant une fonction noyau.
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Similarity learning is an area of supervis … 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 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.ce verification, and speaker verification.
, La métrique, aussi appelée distance ou sim … 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. une méthode utilisant une fonction noyau.
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| rdfs:label |
Apprentissage de métriques
, Similarity learning
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