Как используются упорядоченные множества в современных алгоритмах машинного обучения?

Упорядоченные множества используются в современных алгоритмах машинного обучения для решения следующих задач:

1. Ранжирование/упорядочивание примеров (англ.: instance ranking). repo.ssau.ru Множество конкретных объектов следует распределить по классам/меткам, причём сами метки/классы являются строго упорядоченными. repo.ssau.ru Пример задачи такого типа — распределение работ на конференцию по типовым пяти категориям. repo.ssau.ru
2. Ранжирование/упорядочивание объектов (англ.: object ranking). repo.ssau.ru Множество поступивших объектов необходимо упорядочить в соответствии с некоторым представлением об их «полезности». repo.ssau.ru Собственно метки в задачах этого типа не используются. repo.ssau.ru

Также упорядоченные множества применяются в кластеризации, например, для векторизации частично упорядоченных множеств с дальнейшей кластеризацией с помощью алгоритма k-means и косинусного расстояния в качестве функции расстояния между объектами. cyberleninka.ru