Aprendizaje de Métricas en Línea

El Aprendizaje de Métricas en Línea adapta incrementalmente una métrica de distancia de Mahalanobis a medida que llegan nuevos ejemplos etiquetados o restricciones por pares, uno a la vez, sin almacenar el conjunto de datos completo. Combina la eficiencia del aprendizaje en línea con el poder representacional del aprendizaje de métricas, haciéndolo adecuado para entornos de transmisión, a gran escala o en constante cambio donde la re-entrenamiento desde cero es poco práctico.