Rozpoznávanie vzorov je jednou z kľúčových funkcií, ktoré riadia akýkoľvek projekt AI alebo ML. Odvetvie strojového učenia je určite na vzostupe a dobrým smerom. V tomto článku sa budeme zaoberať nasledujúcimi ukazovateľmi:
- Úvod
- Strojové učenie
- Rozpoznávanie vzorov
- Vlastnosti rozpoznávania vzorov
- Tréningové a učebné modely rozpoznávania vzorov
- Aplikácie rozpoznávania vzorov
- Výhody rozpoznávania vzorov
- Rozdiel medzi strojovým učením a rozpoznávaním vzorov
- Zhrnutie
Úvod
V dnešnom svete prúdi naprieč systémami množstvo rôznych typov údajov, aby sme mohli kategorizovať údaje, ktoré nemôžeme použiť pomocou tradičného programovania, ktoré má pravidlá, ktoré dokážu skontrolovať určité podmienky a klasifikovať údaje.
Riešením tohto problému je strojové učenie, pomocou ktorého môžeme vytvoriť model, ktorý možno klasifikovať rôznevzory z údajov. Jednou z aplikácií tohto druhu je klasifikácia údajov o nevyžiadanej pošte alebo nevyžiadanej pošte.
Strojové učenie
V strojovom učení nemôžeme očakávať, že model bude stopercentne presný, ale predpovede by mali byť čo najbližšie, aby bolo možné ich kategorizovať do konkrétnej kategórie. V strojovom učení je model vytváraný na základe niektorých algoritmov, ktoré sa pri poskytovaní predpovedí učia z poskytnutých údajov.
Model vychádza zo štatistík. Strojové učenie vyžaduje niekoľko údajov na ich analýzu a automatické vytvorenie modelu, ktorý dokáže predvídať veci. Aby bolo dobrepredpovede z modelu, musíme poskytnúť údaje, ktoré majú rôzne charakteristiky, aby algoritmy pochopili rôzne vzorce, ktoré môžu v danom probléme existovať.
Rozpoznávanie vzorov
Vzory sú rozpoznávané pomocou algoritmov použitých v Machine Learning. Rozpoznávanie vzorov je proces klasifikácie údajov na základe modelu, ktorý sa vytvorí pomocou cvičných údajov, ktorý potom zo vzorov zistí vzory a charakteristiky.
Rozpoznávanie vzorov je proces, ktorý dokáže zistiť rôzne kategórie a získať ichinformácie o konkrétnych údajoch. Niektoré z aplikácií rozpoznávania vzorov sú rozpoznávanie hlasu, predpoveď počasia, detekcia objektov na obrázkoch atď.
Vlastnosti rozpoznávania vzorov:
Rozpoznávanie vzorov sa učí z údajov.
Automaticky rozpoznať vzory, aj keď sú čiastočne viditeľné.
Mali by byť schopní rozpoznať známe vzory.
Vzor by mal byť rozpoznaný z rôznych uhlov a tvarov.
Tréningové a učebné modely rozpoznávania vzorov
Najskôr by sa údaje mali rozdeliť na množinu, tj. Školiacu a testovaciu množinu. Poučenie z údajov umožňuje zistiť, aké sú predpovede systému v závislosti od poskytnutých údajov, a tiež to, ktorý algoritmus sa hodí pre konkrétne údaje, čo je veľmi dôležitá fáza. Pretože dáta sú rozdelené do dvoch kategórií, môžeme trénovacie dáta použiť na trénovanie algoritmu a testovacie dáta sa používajú na testovanie modelu, ako už bolo povedané, dáta by mali byť rôzne, tréningové a testovacie dáta by sa mali líšiť.
Takže dáta rozdelíme do dvoch súborov, normálne rozdelíme dáta, v ktorých sa 70% dát použije na trénovanie modelu, algoritmy extrahujú dôležité vzory z poskytnutýchúdaje a vytvára model. Testovacia sada obsahuje 30% celých údajov a potom sa použije na overenie výkonu modelu, t. J. Ako presne model predpovedá výsledky.
bábkový vs zodpovedný vs kuchár
Aplikácie rozpoznávania vzorov
Počítačové videnie : Objekty na obrázkoch je možné rozpoznať pomocou rozpoznávania vzorov, ktoré dokáže z obrázka alebo videa extrahovať určité vzory, ktoré je možné použiť na rozpoznávanie tváre, poľnohospodárske technológie atď.
Civilná správa: systémy dohľadu a analýzy dopravy na identifikáciu objektov, ako je napríklad auto.
Inžiniering: Rozpoznávanie reči je široko používané v systémoch ako Alexa, Siri a Google Now.
Geológia: Rozpoznávanie skál, pomáha geológovi zistiť skaly.
Rozpoznávanie reči: Pri rozpoznávaní reči sa slová považujú za vzor a v algoritme rozpoznávania reči sa často používajú.
Skenovanie odtlačkov prstov: Pri rozpoznávaní odtlačkov prstov sa rozpoznávanie vzorov často používa na identifikáciu osoby v aplikácii na sledovanie dochádzky v organizáciách.
Výhody rozpoznávania vzorov
- Môžu byť interpretované sekvencie DNA
- Intenzívne sa uplatňuje v lekárskej oblasti a robotike.
- Problémy s klasifikáciou je možné vyriešiť pomocou rozpoznávania vzorov.
- Biometrická detekcia
- Dokáže rozpoznať konkrétny objekt z rôznych uhlov.
Rozdiel medzi strojovým učením a rozpoznávaním vzorov
ML je aspekt, ktorý sa učí z údajov bez výslovného naprogramovania, čo môže mať iteračnú povahu a stáva sa presným, pretože stále plní úlohy. ML je forma rozpoznávania vzorov, čo je v podstate myšlienka cvičných strojov rozpoznávať vzory a aplikovať ich na praktické problémy. ML je funkcia, ktorá sa môže učiť z údajov a opakovane sa aktualizovať, aby mala lepší výkon, ale rozpoznávanie vzorov sa nenaučí problémy, ale dá sa kódovať, aby sa naučilo vzory. Rozpoznávanie vzorov je definované ako klasifikácia údajov na základe štatistických informácií získaných zo vzorov.
Rozpoznávanie vzorov hrá dôležitú úlohu v úlohe, ktorú sa strojové učenie snaží dosiahnuť. Podobne, ako sa ľudia učia rozpoznávaním vzorov. Vzory sa líšia odvizuálne vzory, zvukové vzory, signály, údaje o počasí atď. Model ML je možné vyvinúť na porozumenie vzorom pomocou štatistickej analýzy, ktorá umožňuje ďalšiu klasifikáciu údajov. Výsledky môžu byť pravdepodobnou hodnotou alebo závisia od pravdepodobnosti výskytu údajov.
Zhrnutie
V tomto článku sme sa pozreli na to, čo je strojové učenie a rozpoznávanie vzorov, ako spolupracujú, aby vytvorili presný a efektívny model. Preskúmali sme rôzne funkcie rozpoznávania vzorov. Tiež to, ako sú údaje rozdelené na cvičnú a testovaciu množinu a ako je možné ich použiť na vytvorenie efektívneho modelu, ktorý by mohol poskytovať presné predpovede. Aké sú ich aplikácie a v čom sú stručne popísané?
Edureka’s vás ovláda v technikách ako Učenie pod dohľadom, Učenie bez dozoru a Spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.
Ak máte akékoľvek otázky týkajúce sa tohto článku, nechajte ich na sekcia komentárov nižšie a vrátime sa čo najskôr.