Metric Learning

L'apprentissage de métriques vise à apprendre une fonction de représentation qui mappe des objets dans un espace d'embedding, où les objets similaires sont plus proches les uns des autres et les objets dissimilaires sont plus éloignés. En optimisant diverses fonctions de perte, telles que la perte contrastive et la perte de triplet, l'apprentissage de métriques peut améliorer efficacement la précision de la mesure de similarité entre les objets, jouant ainsi un rôle important dans des tâches comme l'estimation des temps d'arrivée.