Το Pattern Recognition είναι ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά που διέπουν οποιοδήποτε έργο AI ή ML. Η βιομηχανία της μηχανικής μάθησης είναι σίγουρα ακμάζουσα και σε καλή κατεύθυνση. Οι ακόλουθοι δείκτες θα καλυφθούν σε αυτό το άρθρο:
οι χορδές στην Java είναι αμετάβλητες
- Εισαγωγή
- Μηχανική εκμάθηση
- Αναγνώριση μοτίβου
- Χαρακτηριστικά της αναγνώρισης προτύπων
- Μοντέλα εκπαίδευσης και μάθησης στην αναγνώριση προτύπων
- Εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων
- Πλεονεκτήματα της αναγνώρισης προτύπων
- Διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και αναγνώρισης προτύπων
- Περίληψη
Εισαγωγή
Στον σημερινό κόσμο, πολλοί διαφορετικοί τύποι δεδομένων ρέουν μεταξύ των συστημάτων για να κατηγοριοποιήσουν τα δεδομένα που δεν μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τον παραδοσιακό προγραμματισμό που έχει κανόνες που μπορούν να ελέγξουν ορισμένες συνθήκες και να ταξινομήσουν τα δεδομένα.
Η λύση σε αυτό το πρόβλημα είναι η Μηχανική Εκμάθηση, με τη βοήθεια αυτού μπορούμε να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο που μπορεί να ταξινομήσει διαφορετικάμοτίβα από δεδομένα. Μία από τις εφαρμογές αυτού είναι η ταξινόμηση των ανεπιθύμητων ή μη ανεπιθύμητων δεδομένων.
Μηχανική εκμάθηση
Στην Μηχανική Εκμάθηση δεν μπορούμε να περιμένουμε ένα μοντέλο να είναι 100% ακριβές, αλλά οι προβλέψεις πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο κοντά, ώστε να μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Στη Μηχανική Εκμάθηση το μοντέλο δημιουργείται με βάση κάποιους αλγόριθμους που μαθαίνουν από τα δεδομένα που παρέχονται για να κάνουν προβλέψεις.
Το μοντέλο βασίζεται σε στατιστικά στοιχεία. Η μηχανική εκμάθηση παίρνει ορισμένα δεδομένα για να τα αναλύσει και να δημιουργήσει αυτόματα κάποιο μοντέλο που μπορεί να προβλέψει πράγματα. Για να γίνεις καλόςπροβλέψεις από ένα μοντέλο, πρέπει να παρέχουμε δεδομένα που έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά, έτσι ώστε οι αλγόριθμοι να κατανοούν διαφορετικά μοτίβα που μπορεί να υπάρχουν σε ένα δεδομένο πρόβλημα.
Αναγνώριση μοτίβου
Τα μοτίβα αναγνωρίζονται με τη βοήθεια αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται στη Μηχανική Μάθηση. Η αναγνώριση των προτύπων είναι η διαδικασία ταξινόμησης των δεδομένων με βάση το μοντέλο που δημιουργείται από εκπαιδευτικά δεδομένα, τα οποία στη συνέχεια ανιχνεύουν μοτίβα και χαρακτηριστικά από τα μοτίβα.
Η αναγνώριση προτύπων είναι η διαδικασία που μπορεί να ανιχνεύσει διαφορετικές κατηγορίες και να πάρειπληροφορίες σχετικά με συγκεκριμένα δεδομένα. Ορισμένες από τις εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων είναι η αναγνώριση φωνής, η πρόγνωση καιρού, η ανίχνευση αντικειμένων σε εικόνες κ.λπ.
Χαρακτηριστικά αναγνώρισης προτύπων:
Η αναγνώριση προτύπων μαθαίνει από τα δεδομένα.
Αυτόματη αναγνώριση μοτίβων ακόμα και όταν είναι ορατά.
Θα πρέπει να είναι σε θέση να αναγνωρίζει μοτίβα που είναι οικεία.
Το σχέδιο πρέπει να αναγνωρίζεται από διαφορετικές γωνίες και σχήματα.
Μοντέλα εκπαίδευσης και μάθησης στην αναγνώριση προτύπων
Πρώτον, τα δεδομένα πρέπει να χωριστούν σε σύνολο, δηλαδή σετ εκπαίδευσης και δοκιμών. Η εκμάθηση από τα δεδομένα μπορεί να πει πώς οι προβλέψεις του συστήματος εξαρτώνται από τα παρεχόμενα δεδομένα και ποιος αλγόριθμος ταιριάζει καλά για συγκεκριμένα δεδομένα, αυτή είναι μια πολύ σημαντική φάση. Δεδομένου ότι τα δεδομένα χωρίζονται σε δύο κατηγορίες, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε δεδομένα εκπαίδευσης για να εκπαιδεύσουμε έναν αλγόριθμο και τα δεδομένα δοκιμών χρησιμοποιούνται για τη δοκιμή μοντέλου, όπως ήδη είπε ότι τα δεδομένα πρέπει να είναι διαφορετικά εκπαιδευτικά και τα δεδομένα δοκιμών θα πρέπει να είναι διαφορετικά.
Έτσι χωρίζουμε τα δεδομένα σε δύο σύνολα κανονικά χωρίζουμε δεδομένα στα οποία το 70% των δεδομένων χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση του μοντέλου, οι αλγόριθμοι εξάγουν τα σημαντικά μοτίβα από τα παρεχόμεναδεδομένα και δημιουργεί ένα μοντέλο. Το σύνολο δοκιμών περιέχει το 30% των συνολικών δεδομένων και στη συνέχεια χρησιμοποιείται για την επαλήθευση της απόδοσης του μοντέλου, δηλαδή πόσο ακριβής είναι το μοντέλο που προβλέπει τα αποτελέσματα.
Εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων
Όραμα υπολογιστή : Τα αντικείμενα στις εικόνες μπορούν να αναγνωριστούν με τη βοήθεια της αναγνώρισης προτύπων που μπορούν να εξαγάγουν συγκεκριμένα μοτίβα από την εικόνα ή το βίντεο που μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην αναγνώριση προσώπου, στην τεχνολογία καλλιέργειας κ.λπ.
Πολιτική διοίκηση: συστήματα παρακολούθησης και ανάλυσης κυκλοφορίας για τον εντοπισμό αντικειμένων όπως το αυτοκίνητο.
Μηχανική: Η αναγνώριση ομιλίας χρησιμοποιείται ευρέως σε συστήματα όπως τα Alexa, Siri και Google Now.
Γεωλογία: Αναγνώριση βράχων, βοηθάει τον γεωλόγο να εντοπίσει πετρώματα.
Αναγνώρισης ομιλίας: Στην αναγνώριση ομιλίας, οι λέξεις αντιμετωπίζονται ως μοτίβο και χρησιμοποιούνται ευρέως στον αλγόριθμο αναγνώρισης ομιλίας.
Σάρωση δακτυλικών αποτυπωμάτων: Στην αναγνώριση δακτυλικών αποτυπωμάτων, η αναγνώριση προτύπων χρησιμοποιείται ευρέως για τον εντοπισμό ενός ατόμου μιας από τις εφαρμογές για την παρακολούθηση της παρουσίας σε οργανισμούς.
Πλεονεκτήματα της αναγνώρισης προτύπων
- Οι αλληλουχίες DNA μπορούν να ερμηνευθούν
- Εφαρμόζεται εκτενώς στον ιατρικό τομέα και τη ρομποτική.
- Τα προβλήματα ταξινόμησης μπορούν να λυθούν χρησιμοποιώντας την αναγνώριση προτύπων.
- Βιομετρική ανίχνευση
- Μπορεί να αναγνωρίσει ένα συγκεκριμένο αντικείμενο από διαφορετικές οπτικές γωνίες.
Διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και αναγνώρισης προτύπων
πρόγραμμα προγραμματισμού round robin στο γ
Το ML είναι μια πτυχή που μαθαίνει από τα δεδομένα χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά, η οποία μπορεί να είναι επαναληπτική στη φύση και να γίνεται ακριβής καθώς συνεχίζει να εκτελεί εργασίες. Το ML είναι μια μορφή αναγνώρισης προτύπων που βασικά είναι η ιδέα της κατάρτισης μηχανών για την αναγνώριση προτύπων και την εφαρμογή τους σε πρακτικά προβλήματα. Το ML είναι ένα χαρακτηριστικό που μπορεί να μάθει από δεδομένα και να συνεχίζει να ενημερώνεται επανειλημμένα για να αποδίδει καλύτερα, αλλά, η αναγνώριση προτύπων δεν μαθαίνει προβλήματα, αλλά μπορεί να κωδικοποιηθεί για να μάθει μοτίβα. Η αναγνώριση προτύπων ορίζεται ως ταξινόμηση δεδομένων με βάση τις στατιστικές πληροφορίες που λαμβάνονται από τα πρότυπα.
Η αναγνώριση προτύπων παίζει σημαντικό ρόλο στην εργασία που προσπαθεί να επιτύχει η μηχανική μάθηση. Ομοίως, καθώς οι άνθρωποι μαθαίνουν αναγνωρίζοντας μοτίβα. Τα μοτίβα διαφέρουν απόοπτικά μοτίβα, ηχητικά μοτίβα, σήματα, δεδομένα καιρού κ.λπ. Το μοντέλο ML μπορεί να αναπτυχθεί για να κατανοήσει τα μοτίβα χρησιμοποιώντας στατιστική ανάλυση που μπορεί να ταξινομήσει περαιτέρω τα δεδομένα. Τα αποτελέσματα μπορεί να είναι πιθανή τιμή ή να εξαρτώνται από την πιθανότητα εμφάνισης δεδομένων.
Περίληψη
Σε αυτό το άρθρο, ρίξαμε μια ματιά στο τι είναι η μηχανική εκμάθηση και η αναγνώριση προτύπων, πώς συνεργάζονται για να δημιουργήσουν ένα ακριβές και αποτελεσματικό μοντέλο. Εξερευνήσαμε διαφορετικά χαρακτηριστικά αναγνώρισης προτύπων. Επίσης, πώς τα δεδομένα χωρίζονται σε ένα εκπαιδευτικό σύνολο και ένα σετ δοκιμών και πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ενός αποτελεσματικού μοντέλου που θα μπορούσε να παρέχει ακριβείς προβλέψεις. Ποιες είναι οι εφαρμογές τους και πώς διαφέρουν μεταξύ τους συζητείται εν συντομία;
Το Edureka's σε κάνει ικανό σε τεχνικές όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μη εποπτευόμενη μάθηση και Επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Περιλαμβάνει εκπαίδευση σχετικά με τις τελευταίες εξελίξεις και τεχνικές προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη & Μηχανική Μάθηση όπως η Βαθιά Μάθηση, τα Γραφικά Μοντέλα και η Ενίσχυση Μάθησης.
Εάν έχετε απορίες σχετικά με αυτό το άρθρο, αφήστε τα στο ενότητα σχολίων παρακάτω και θα επανέλθουμε το συντομότερο δυνατό.