Machine learningMachine learning

تعلم المقاييس

تعلم المقاييس هو إطار عمل للتعلم الآلي يقوم بتدريب دالة مسافة أو تشابه من البيانات بحيث تتقارب الأمثلة المتشابهة دلاليًا في الفضاء المتعلم بينما تتباعد الأمثلة غير المتشابهة. على عكس المسافات الثابتة مثل المسافة الإقليدية، يتكيف المقياس المتعلم مع بنية المهمة، مما يجعل المصنفات والمجمعات وأنظمة الاسترجاع اللاحقة أكثر دقة بشكل ملحوظ.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

المصادر

  1. Xing, E. P., Jordan, M. I., Russell, S., & Ng, A. Y. (2003). Distance metric learning with application to clustering with side-information. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 16, 505–512. link
  2. Weinberger, K. Q., & Saul, L. K. (2009). Distance metric learning for large margin nearest neighbor classification. Journal of Machine Learning Research, 10, 207–244. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Metric Learning (Distance Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/metric-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMetric Learning (Metric Learning (Distance Metric Learning)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/metric-learning · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026