Récapitulatif de la mesure de similarité

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.