Học đo lường (Metric Learning)

Học đo lường là một khuôn khổ học máy (machine learning) huấn luyện một hàm khoảng cách hoặc tương tự từ dữ liệu sao cho các ví dụ tương tự về mặt ngữ nghĩa nằm gần nhau trong không gian đã học, trong khi các ví dụ không tương tự bị đẩy ra xa. Khác với các khoảng cách cố định như Euclid, thước đo đã học thích ứng với cấu trúc của tác vụ, giúp các bộ phân loại, bộ phân cụm và hệ thống truy xuất hạ nguồn chính xác hơn đáng kể.