Pour résumer, une mesure de similarité quantifie la similarité entre une paire d'exemples par rapport à d'autres paires d'exemples. Le tableau ci-dessous compare les deux types de mesures de similarité:
Type | Créer par | Utiliser quand | Implication |
---|---|---|---|
Manuel | Combinez manuellement des données de caractéristiques. | Les ensembles de données sont petits et les caractéristiques sont faciles à combiner. | Obtenez des insights sur les résultats des calculs de similarité. Toutefois, si les données de caractéristiques changent, vous devez mettre à jour la mesure de similarité. |
Supervisés | Mesure de la distance entre les représentations vectorielles continues générées via un DNN supervisé. | Les ensembles de données sont volumineux et les caractéristiques sont difficiles à combiner. | Aucun insight sur les résultats, mais DNN peut s'adapter automatiquement à l'évolution des données de caractéristiques. |