Rozpoznávání vzorů je jednou z klíčových funkcí, kterými se řídí jakýkoli projekt AI nebo ML. Průmysl strojového učení jistě vzkvétá a je dobrým směrem. V tomto článku se budeme zabývat následujícími ukazateli:
- Úvod
- Strojové učení
- Rozpoznávání vzorů
- Vlastnosti rozpoznávání vzorů
- Tréninkové a výukové modely v rozpoznávání vzorů
- Aplikace rozpoznávání vzorů
- Výhody rozpoznávání vzorů
- Rozdíl mezi strojovým učením a rozpoznáváním vzorů
- souhrn
Úvod
V dnešním světě proudí napříč systémy mnoho různých typů dat, aby bylo možné kategorizovat data, která nemůžeme použít tradičním programováním, které má pravidla, která mohou kontrolovat některé podmínky a klasifikovat data.
Řešením tohoto problému je Machine Learning, s jehož pomocí můžeme vytvořit model, který lze klasifikovat různěvzory z dat. Jednou z aplikací je klasifikace dat nevyžádané pošty nebo nevyžádané pošty.
Strojové učení
Ve strojovém učení nemůžeme očekávat, že model bude 100% přesný, ale předpovědi by měly být co nejblíže, aby jej bylo možné zařadit do konkrétní kategorie. V Machine Learning je model vytvořen na základě některých algoritmů, které se učí z poskytnutých dat k vytváření předpovědí.
Model staví na statistikách. Strojové učení bere některá data, aby je analyzovala a automaticky vytvořila nějaký model, který dokáže předvídat věci. Aby bylo dobrépředpovědi z modelu, musíme poskytnout data, která mají různé charakteristiky, aby algoritmy porozuměly různým vzorům, které mohou v daném problému existovat.
Rozpoznávání vzorů
Vzory jsou rozpoznávány pomocí algoritmů používaných ve strojovém učení. Rozpoznávání vzorů je proces klasifikace dat na základě modelu, který je vytvořen tréninkovými daty, který poté ze vzorů detekuje vzory a charakteristiky.
Rozpoznávání vzorů je proces, který dokáže detekovat různé kategorie a získatinformace o konkrétních datech. Některé z aplikací rozpoznávání vzorů jsou rozpoznávání hlasu, předpověď počasí, detekce objektů v obrazech atd.
Vlastnosti rozpoznávání vzorů:
Rozpoznávání vzorů se učí z dat.
Automaticky rozpoznávat vzory, i když jsou částečně viditelné.
Měl by být schopen rozpoznat známé vzorce.
Vzor by měl být rozpoznán z různých úhlů a tvarů.
Tréninkové a výukové modely v rozpoznávání vzorů
Nejprve by měla být data rozdělena na sadu, tj. Tréninkovou a testovací sadu. Učení se z dat může říci, jak jsou předpovědi systému závislé na poskytovaných datech a jaký algoritmus se hodí pro konkrétní data, je to velmi důležitá fáze. Jelikož jsou data rozdělena do dvou kategorií, můžeme tréninková data použít k trénování algoritmu a testovací data se používají k testování modelu, jak již bylo řečeno, data by měla být různá tréninková a testovací data by měla být odlišná.
Takže data rozdělíme na dvě sady, normálně rozdělíme data, ve kterých se 70% dat používá k trénování modelu, algoritmy extrahují důležité vzory z poskytnutýchdata a vytvoří model. Testovací sada obsahuje 30% celých dat a poté se používá k ověření výkonu modelu, tj. Jak přesně model předpovídá výsledky.
instance třídy Java
Aplikace rozpoznávání vzorů
Počítačové vidění : Objekty v obrazech lze rozpoznat pomocí rozpoznávání vzorů, které mohou extrahovat určité vzory z obrazu nebo videa, které lze použít při rozpoznávání tváří, farmářské technice atd.
Civilní správa: systémy sledování a analýzy dopravy k identifikaci předmětů, jako je auto.
Inženýrství: Rozpoznávání řeči je široce používáno v systémech jako Alexa, Siri a Google Now.
Geologie: Rozpoznávání hornin, pomáhá geologovi detekovat horniny.
Rozpoznávání řeči: V rozpoznávání řeči jsou slova považována za vzor a je široce používána v algoritmu rozpoznávání řeči.
Skenování otisků prstů: Při rozpoznávání otisků prstů se rozpoznávání vzorů široce používá k identifikaci osoby, která je jednou z aplikací pro sledování docházky v organizacích.
Výhody rozpoznávání vzorů
- Lze interpretovat sekvence DNA
- Široce se používá v lékařské oblasti a robotice.
- Problémy s klasifikací lze vyřešit pomocí rozpoznávání vzorů.
- Biometrická detekce
- Dokáže rozpoznat konkrétní objekt z různých úhlů.
Rozdíl mezi strojovým učením a rozpoznáváním vzorů
ML je aspekt, který se učí z dat, aniž by byl výslovně naprogramován, který může mít iterační povahu a stává se přesným, protože stále plní úkoly. ML je forma rozpoznávání vzorů, což je v podstatě myšlenka tréninkových strojů rozpoznávat vzory a aplikovat je na praktické problémy. ML je funkce, která se může učit z dat a iterativně se neustále aktualizovat, aby fungovala lépe, ale rozpoznávání vzorů se nenaučí problémy, ale může se kódovat, aby se naučilo vzory. Rozpoznávání vzorů je definováno jako klasifikace dat na základě statistických informací získaných ze vzorů.
Rozpoznávání vzorů hraje důležitou roli v úkolu, kterého se strojové učení snaží dosáhnout. Podobně, jak se lidé učí rozpoznáváním vzorů. Vzory se liší odvizuální vzory, zvukové vzory, signály, údaje o počasí atd. ML model může být vyvinut pro porozumění vzorům pomocí statistické analýzy, která může data dále klasifikovat. Výsledky mohou být pravděpodobnou hodnotou nebo mohou záviset na pravděpodobnosti výskytu dat.
souhrn
V tomto článku jsme se podívali na to, co je strojové učení a rozpoznávání vzorů, jak spolupracují, aby vytvořili přesný a efektivní model. Prozkoumali jsme různé funkce rozpoznávání vzorů. Také to, jak jsou data rozdělena na tréninkovou a testovací sadu a jak je lze použít k vytvoření efektivního modelu, který by mohl poskytovat přesné předpovědi. Jaké jsou jejich aplikace a jak se navzájem liší?
Edureka vám umožní ovládat techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a Zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.
Máte - li jakékoli dotazy týkající se tohoto článku, nechte je prosím na sekce komentářů níže a co nejdříve se vrátíme.