https://youtu.be/cv_iOJ_OaUM

• supervised learning은 input에 대해 정답이 주어짐.

• 정답이 주어지지 않고, input들의 상대적인 관계 정보만 주어짐.
  • 고양이는 비행기 보다 비슷하다.

• Metric Learning은 두 input의 semantic distance function을 학습하는 것

• Similar 하다는 것은 상당히 상대적임. 그 유사도를 수치적으로 표현하기는 쉽지 않음.

• 유사성에 대한 common sense가 있기 때문에 위와 같이 구분해 볼 수 있음.

• Labeling 하지 않는 것은 Labeling 비용이 비싸기 때문.
  • 상대적인 데이터들은 수집이 쉽다. pair로 만들기도 쉬움.
  • 다만 이런 데이터는 noise가 있을 수 있음. 또한 추이적(transitivity) 관계가 성립하지 않을 수 있음.