Prepoznavanje vzorcev je ena ključnih lastnosti, ki ureja kateri koli projekt AI ali ML. Industrija strojnega učenja zagotovo cveti in je v dobri smeri. V tem članku bodo zajeti naslednji napotki:
- Uvod
- Strojno učenje
- Prepoznavanje vzorcev
- Značilnosti prepoznavanja vzorcev
- Modeli usposabljanja in učenja pri prepoznavanju vzorcev
- Uporaba prepoznavanja vzorcev
- Prednosti prepoznavanja vzorcev
- Razlika med strojnim učenjem in prepoznavanjem vzorcev
- Povzetek
Uvod
V današnjem svetu skozi sisteme teče veliko različnih vrst podatkov, da bi jih razvrstili po kategorijah, ne moremo uporabljati tradicionalnega programiranja, ki ima pravila, ki lahko preverjajo nekatere pogoje in razvrščajo podatke.
Rešitev tega problema je strojno učenje, s pomočjo katerega lahko ustvarimo model, ki lahko razvrsti različnevzorci iz podatkov. Ena od aplikacij tega je razvrščanje neželenih ali neželenih podatkov.
Strojno učenje
Pri strojnem učenju ne moremo pričakovati, da bo model 100-odstotno natančen, vendar bi morale biti napovedi čim bližje, da ga lahko uvrstimo v določeno kategorijo. Pri strojnem učenju je model ustvarjen na podlagi nekaterih algoritmov, ki se učijo iz podatkov, danih za napovedovanje.
fibonaccijevo zaporedje c ++
Model temelji na statistiki. Strojno učenje potrebuje nekaj podatkov, da jih analizira in samodejno ustvari model, ki lahko napove stvari. Da bi dobili dobropredvidevanja iz modela, moramo zagotoviti podatke, ki imajo različne značilnosti, tako da bodo algoritmi razumeli različne vzorce, ki lahko obstajajo v danem problemu.
Prepoznavanje vzorcev
Vzorce prepoznamo s pomočjo algoritmov, ki se uporabljajo pri strojnem učenju. Prepoznavanje vzorcev je postopek razvrščanja podatkov na podlagi modela, ki je ustvarjen s podatki o treningu, ki nato vzorce in značilnosti zazna iz vzorcev.
Prepoznavanje vzorcev je postopek, ki lahko zazna različne kategorije in jih dobiinformacije o določenih podatkih. Nekatere aplikacije prepoznavanja vzorcev so prepoznavanje glasu, vremenska napoved, zaznavanje predmetov na slikah itd.
Značilnosti prepoznavanja vzorcev:
Prepoznavanje vzorcev se nauči iz podatkov.
Samodejno prepozna vzorce, tudi če so delno vidni.
Bi morali biti sposobni prepoznati vzorce, ki so jim znani.
Vzorec je treba prepoznati z različnih zornih kotov in oblik.
Modeli usposabljanja in učenja pri prepoznavanju vzorcev
Najprej je treba podatke razdeliti na niz, tj. Nabor za usposabljanje in testiranje. Če se naučimo iz podatkov, lahko ugotovimo, kako so napovedi sistema odvisne od predloženih podatkov, pa tudi kateri algoritem je primeren za določene podatke, to je zelo pomembna faza. Ker so podatki razdeljeni v dve kategoriji, lahko podatke o vadbi uporabimo za urjenje algoritma, podatki o testiranju pa se uporabljajo za testiranje modela, saj je že bilo navedeno, da bi morali biti podatki različni.
Torej podatke razdelimo na dva sklopa, običajno delimo podatke, v katerih se 70% podatkov uporablja za usposabljanje modela, algoritmi izvlečejo pomembne vzorce iz ponujenegapodatkov in ustvari model. Testni niz vsebuje 30% celotnih podatkov in se nato uporabi za preverjanje učinkovitosti modela, tj. Kako natančno model napoveduje rezultate.
Uporaba prepoznavanja vzorcev
Računalniški vid : Predmete na slikah je mogoče prepoznati s pomočjo prepoznavanja vzorcev, ki lahko izvleče določene vzorce iz slike ali videoposnetka, ki se lahko uporabljajo pri prepoznavanju obrazov, kmetijski tehniki itd.
Civilna uprava: sistemi za nadzor in analizo prometa za prepoznavanje predmetov, kot je avtomobil.
Inženiring: Prepoznavanje govora se pogosto uporablja v sistemih, kot so Alexa, Siri in Google Now.
Geologija: Prepoznavanje kamnin pomaga geologu pri odkrivanju kamnin.
Prepoznavanje govora: Pri prepoznavanju govora se besede obravnavajo kot vzorec in se pogosto uporabljajo v algoritmu za prepoznavanje govora.
Optično branje prstnih odtisov: Pri prepoznavanju prstnih odtisov se prepoznavanje vzorcev pogosto uporablja za prepoznavanje osebe, ki je ena od aplikacij za sledenje prisotnosti v organizacijah.
Prednosti prepoznavanja vzorcev
- Sekvence DNA je mogoče razlagati
- Široko uporablja na področju medicine in robotike.
- Težave s klasifikacijo je mogoče rešiti z uporabo prepoznavanja vzorcev.
- Biometrično zaznavanje
- Lahko prepozna določen predmet z različnih zornih kotov.
Razlika med strojnim učenjem in prepoznavanjem vzorcev
ML je vidik, ki se iz podatkov uči brez izrecno programiranih programov, ki je lahko ponavljajoče se narave in postane natančen, ko še naprej opravlja naloge. ML je oblika prepoznavanja vzorcev, ki je v bistvu ideja vadbenih strojev za prepoznavanje vzorcev in njihovo uporabo pri praktičnih težavah. ML je funkcija, ki se lahko uči iz podatkov in se neprestano posodablja za boljše delovanje, vendar se prepoznavanje vzorcev ne nauči težav, lahko pa se kodira za učenje vzorcev. Prepoznavanje vzorcev je opredeljeno kot klasifikacija podatkov na podlagi statističnih informacij, pridobljenih iz vzorcev.
Prepoznavanje vzorcev igra pomembno vlogo pri nalogi, ki jo skuša doseči strojno učenje. Podobno, ko se ljudje učijo s prepoznavanjem vzorcev. Vzorci se razlikujejo odvizualne vzorce, zvočne vzorce, signale, vremenske podatke itd. Model ML je mogoče razviti za razumevanje vzorcev s pomočjo statistične analize, ki lahko dodatno razvrsti podatke. Rezultati so lahko verjetna vrednost ali so odvisni od verjetnosti pojava podatkov.
Povzetek
V tem članku smo si ogledali, kaj je strojno učenje in prepoznavanje vzorcev, kako sodelujejo, da bi ustvarili natančen in učinkovit model. Raziskovali smo različne značilnosti prepoznavanja vzorcev. Prav tako, kako so podatki razdeljeni na sklop vadb in sklop testiranj in kako se lahko s tem ustvari učinkovit model, ki lahko zagotovi natančne napovedi. Kakšne so njihove uporabe in kako se med seboj razlikujejo, je na kratko obravnavano?
binarno na decimalno mesto v javi
Edureka vas obvlada v tehnikah, kot so nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje in Obdelava naravnega jezika. Vključuje usposabljanje o najnovejših dosežkih in tehničnih pristopih na področju umetne inteligence in strojnega učenja, kot so globoko učenje, grafični modeli in učenje okrepitve.
Če imate kakršna koli vprašanja, povezana s tem člankom, jih pustite v komentar spodaj in vrnili se bomo v najkrajšem možnem času.