Aprendizado Métrico Online
O Aprendizado Métrico Online adapta incrementalmente uma métrica de distância de Mahalanobis à medida que novos exemplos rotulados ou restrições pareadas chegam um a um, sem armazenar o conjunto de dados completo. Ele une a eficiência do aprendizado online com o poder representacional do aprendizado métrico, tornando-o adequado para ambientes de streaming, em larga escala ou em constante mudança, onde o retreinamento do zero é impraticável.
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Fontes
- Shalev-Shwartz, S., Singer, Y., & Ng, A. Y. (2004). Online and batch learning of pseudo-metrics. Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning (ICML 2004), pp. 94. ACM. link ↗
- Jin, R., Wang, S., & Zhou, Y. (2009). Regularized distance metric learning: Theory and algorithm. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2009), 22, 862–870. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Metric Learning (Incremental Distance Metric Learning from Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-metric-learning
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