💡 Metric Learning

(Туториалы в конце)

👉 Одно из направлений в глубоком обучении, которое нацелено на качественное кодирование модальностей.

☝️Активно применяется в задачах ранжирования, поиска, детектирования выбросов и кластеризации.

📎 Отличается от классического подхода к обучению тем, что наша главная задача - минимизировать расстояние между векторами похожих объектов основываясь на деталях, семантике.

Выделяют 2 основных подхода к обучению:

1️⃣ Контролируемое - мы хотим создать границу между классами, учитывать расстояние до ближайшей границы другого класса и объектами внутри классов.

2️⃣ Обучение без учителя - нелинейная техника для понижения размерности c сохранением структуры данных.

Может быть интересно:

Active Metric Learning - алгоритм сам решает, на чем лучше обучаться и экономит ресурсы пользователя.

Laplacian Eigenmaps - метод понижения размерности для сохранения локальной геометрии объектов (ближайшие объекты остаются близкими).

@memorial_edition

Metric Learning Tutorial [Parag Jain]
Практический Metric learning
sklearn-metric-learn