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Aprendizaje de similitudes entre pares de objetos mediante clasificación supervisada

2017

El uso de medidas de similitud, distancias o métricas se encuentra en la base del funcionamiento de numerosas técnicas estándar de clasificación, resultando además, una tarea fundamental e importante en las áreas de estudio del Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Reconocimiento de Patrones (Pattern Recognition). Dado que el cálculo de la similitud entre dos objetos puede ser muy diferente en función del contexto, la construcción inteligente de estas medidas a partir de los datos disponibles, puede ayudar en la obtención de clasificadores más robustos y mejorar los resultados en la tarea específica que se propone resolver. En los últimos años, el aprendizaje de métricas (Metric Le…