Rozpoznawanie wzorców jest jedną z kluczowych funkcji rządzących każdym projektem AI lub ML. Branża uczenia maszynowego z pewnością kwitnie i idzie w dobrym kierunku. W tym artykule zostaną omówione następujące wskazówki:
- Wprowadzenie
- Nauczanie maszynowe
- Rozpoznawanie wzorców
- Funkcje rozpoznawania wzorców
- Modele szkolenia i uczenia się w rozpoznawaniu wzorców
- Zastosowania rozpoznawania wzorców
- Zalety rozpoznawania wzorców
- Różnica między uczeniem maszynowym a rozpoznawaniem wzorców
- Podsumowanie
Wprowadzenie
W dzisiejszym świecie wiele różnych typów danych przepływa przez systemy w celu kategoryzacji danych, których nie możemy użyć tradycyjnego programowania, które ma reguły, które mogą sprawdzać niektóre warunki i klasyfikować dane.
Rozwiązaniem tego problemu jest uczenie maszynowe, przy jego pomocy możemy stworzyć model, który będzie mógł klasyfikować różnewzorce z danych. Jednym z zastosowań tego jest klasyfikacja spamu lub danych niebędących spamem.
Nauczanie maszynowe
W uczeniu maszynowym nie możemy oczekiwać, że model będzie w 100% dokładny, ale przewidywania powinny być jak najbliższe, aby można je było sklasyfikować w określonej kategorii. W uczeniu maszynowym model jest tworzony w oparciu o pewne algorytmy, które uczą się na podstawie dostarczonych danych w celu prognozowania.
Model opiera się na statystykach. Uczenie maszynowe wykorzystuje pewne dane do ich analizy i automatycznie tworzy model, który może przewidywać rzeczy. Aby być dobrymprzewidywania z modelu, musimy dostarczyć dane, które mają różne cechy, aby algorytmy zrozumiały różne wzorce, które mogą występować w danym problemie.
Rozpoznawanie wzorców
Wzorce są rozpoznawane za pomocą algorytmów używanych w uczeniu maszynowym. Rozpoznawanie wzorców to proces klasyfikowania danych na podstawie modelu tworzonego przez dane uczące, który następnie wykrywa wzorce i cechy wzorców.
Rozpoznawanie wzorców to proces, który może wykryć różne kategorie i uzyskaćinformacje o poszczególnych danych. Niektóre z zastosowań rozpoznawania wzorców to rozpoznawanie głosu, prognoza pogody, wykrywanie obiektów na obrazach itp.
Funkcje rozpoznawania wzorców:
Rozpoznawanie wzorców uczy się na podstawie danych.
Automatyczne rozpoznawanie wzorów, nawet jeśli są częściowo widoczne.
Powinien umieć rozpoznać znane wzorce.
Wzór powinien być rozpoznawany pod różnymi kątami i kształtami.
Modele szkolenia i uczenia się w rozpoznawaniu wzorców
Po pierwsze, dane należy podzielić na zbiór, czyli zbiór uczący i testowy. Uczenie się na podstawie danych może określić, w jaki sposób przewidywania systemu są zależne od dostarczonych danych, a także który algorytm dobrze pasuje do określonych danych, jest to bardzo ważna faza. Ponieważ dane są podzielone na dwie kategorie, możemy wykorzystać dane treningowe do szkolenia algorytmu, a dane testowe są używane do testowania modelu, jak już wspomniano, dane powinny być zróżnicowane, a dane testowe powinny być różne.
Czyli dzielimy dane na dwa zbiory normalnie dzielimy dane, w których 70% danych jest wykorzystywanych do uczenia modelu, algorytmy wyodrębniają ważne wzorce z podanychdanych i tworzy model. Zestaw testowy zawiera 30% całych danych i służy następnie do weryfikacji działania modelu, tj. Jak dokładnie model prognozuje wyniki.
Zastosowania rozpoznawania wzorców
Wizja komputerowa : Obiekty na obrazach można rozpoznać za pomocą rozpoznawania wzorców, które może wyodrębnić określone wzory z obrazu lub wideo, które można wykorzystać do rozpoznawania twarzy, technologii rolniczej itp.
Administracja cywilna: systemy nadzoru i analizy ruchu w celu identyfikacji obiektów, takich jak samochód.
Inżynieria: Rozpoznawanie mowy jest szeroko stosowane w systemach takich jak Alexa, Siri i Google Now.
Geologia: Rozpoznawanie skał pomaga geologowi wykrywać skały.
Rozpoznawanie mowy: W rozpoznawaniu mowy słowa są traktowane jako wzorzec i są szeroko stosowane w algorytmie rozpoznawania mowy.
Głęboka kopia vs płytka kopia Java
Skanowanie linii papilarnych: W rozpoznawaniu odcisków palców, rozpoznawanie wzorców jest szeroko stosowane do identyfikacji osoby w aplikacji do śledzenia obecności w organizacjach.
Zalety rozpoznawania wzorców
- Sekwencje DNA można interpretować
- Szerokie zastosowanie w medycynie i robotyce.
- Problemy z klasyfikacją można rozwiązać za pomocą rozpoznawania wzorców.
- Detekcja biometryczna
- Potrafi rozpoznać dany przedmiot pod różnymi kątami.
Różnica między uczeniem maszynowym a rozpoznawaniem wzorców
ML to aspekt, który uczy się na podstawie danych bez wyraźnego zaprogramowania, który może mieć charakter iteracyjny i staje się dokładny w miarę wykonywania zadań. ML to forma rozpoznawania wzorców, która jest zasadniczo ideą szkolenia maszyn w celu rozpoznawania wzorców i stosowania ich do praktycznych problemów. ML to funkcja, która może uczyć się na podstawie danych i iteracyjnie aktualizuje się, aby działać lepiej, ale rozpoznawanie wzorców nie uczy się problemów, ale można je zakodować, aby uczyć się wzorców. Rozpoznawanie wzorców definiuje się jako klasyfikację danych na podstawie informacji statystycznych uzyskanych z wzorców.
Rozpoznawanie wzorców odgrywa ważną rolę w zadaniu, które stara się osiągnąć uczenie maszynowe. Podobnie, gdy ludzie uczą się, rozpoznając wzorce. Wzory różnią się odwzorce wizualne, wzorce dźwiękowe, sygnały, dane pogodowe itp. Model ML można opracować w celu zrozumienia wzorców za pomocą analizy statystycznej, która może dalej klasyfikować dane. Wyniki mogą być wartością prawdopodobną lub zależeć od prawdopodobieństwa wystąpienia danych.
Podsumowanie
W tym artykule przyjrzeliśmy się, czym jest uczenie maszynowe i rozpoznawanie wzorców, oraz jak one współpracują, aby stworzyć dokładny i wydajny model. Zbadaliśmy różne funkcje rozpoznawania wzorców. Ponadto, w jaki sposób dane są podzielone na zbiór uczący i zestaw testowy oraz jak można go wykorzystać do stworzenia wydajnego modelu, który może zapewnić dokładne prognozy. Jakie są ich zastosowania i czym się od siebie różnią?
Edureka's sprawia, że jesteś biegły w technikach, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i Przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.
Jeśli masz jakieś pytania związane z tym artykułem, zostaw je w sekcja komentarzy poniżej i przywrócimy je tak szybko, jak to możliwe.