apprentissage par recherche de similarités

CONT: L'apprentissage inductif se divise en deux sous-domaines. Le premier sous-domaine est l'apprentissage des similarités (Similarity-Based Learning, SBL) dont le but est de collecter les propriétés communes à un ensemble d'exemples d'un concept, et absentes de l'ensemble des contre-exemples à ce concept. Le deuxième sous-domaine est la classification symbolique.
CONT: Si la base de connaissances est plus pauvre en information, on prend une nouvelle hypothèse de travail : ce sont les ressemblances et différences observées entre les instances qui caractérisent justement le concept à définir. On parle alors d'apprentissage par recherche de similarités (Similarity Based Learning), et le principal mécanisme d'inférence utilisé est la généralisation.

CONT: Most machine learning research to date has involved either inductive learning ... or learning by analogy ... This type of learning has been named Similarity-based learning (SBL).
OBS: The term is generally used when distinguishing between this form of learning and explanation-based learning.