Apprentissage métrique

L'apprentissage de métriques vise à apprendre une fonction de représentation qui mappe les objets dans un espace d'embedding, où les objets similaires sont plus proches les uns des autres et les objets dissemblables sont plus éloignés. En optimisant des fonctions de perte spécifiques, telles que la perte contrastive et la perte de triplet, l'apprentissage de métriques peut capturer efficacement la similarité entre les objets, améliorant ainsi les performances dans des tâches comme la prédiction du temps.