Mønstergenkendelse er en af nøglefunktionerne, der styrer ethvert AI- eller ML-projekt. Maskinlæringens industri blomstrer helt sikkert og i en god retning. Følgende punkter vil blive dækket af denne artikel:
- Introduktion
- Maskinelæring
- Mønster genkendelse
- Funktioner ved mønstergenkendelse
- Uddannelses- og læringsmodeller i mønstergenkendelse
- Anvendelser af mønstergenkendelse
- Fordele ved mønstergenkendelse
- Forskellen mellem maskinindlæring og mønstergenkendelse
- Resumé
Introduktion
I nutidens verden flyder mange forskellige typer data på tværs af systemer for at kategorisere de data, vi kan ikke bruge traditionel programmering, der har regler, der kan kontrollere nogle betingelser og klassificere data.
Løsningen på dette problem er Machine Learning, ved hjælp af det kan vi oprette en model, der kan klassificere forskelligemønstre fra data. En af anvendelserne af dette er klassificeringen af spam eller ikke-spam-data.
hvordan man finder array længde i javascript
Maskinelæring
I Machine Learning kan vi ikke forvente, at en model er 100% nøjagtig, men forudsigelserne skal være så tæt som muligt, så den kan kategoriseres i en bestemt kategori. I maskinlæring oprettes modellen baseret på nogle algoritmer, der lærer af de leverede data for at forudsige.
Modellen bygger på statistik. Maskinindlæring kræver nogle data for at analysere det og automatisk oprette en model, der kan forudsige ting. For at blive godforudsigelser fra en model, er vi nødt til at levere data, der har forskellige karakteristika, så algoritmerne forstår forskellige mønstre, der kan eksistere i et givet problem.
Mønster genkendelse
Mønstre genkendes ved hjælp af algoritmer, der bruges i maskinindlæring. At genkende mønstre er processen med at klassificere dataene baseret på den model, der er skabt af træningsdata, som derefter registrerer mønstre og karakteristika fra mønstrene.
Mønstergenkendelse er den proces, der kan opdage forskellige kategorier og fåoplysninger om bestemte data. Nogle af anvendelserne af mønstergenkendelse er stemmegenkendelse, vejrudsigt, objektdetektering i billeder osv.
Funktioner ved mønstergenkendelse:
Mønstergenkendelse lærer af dataene.
Genkend automatisk mønstre, selv når de er delvis synlige.
Bør kunne genkende mønstre, som er velkendte.
Mønsteret skal genkendes fra forskellige vinkler og former.
Uddannelses- og læringsmodeller i mønstergenkendelse
For det første skal data opdeles i for at indstille dvs. træningssæt og testsæt. At lære af dataene kan fortælle, hvordan forudsigelserne af systemet afhænger af de leverede data samt hvilken algoritme der passer godt til specifikke data, dette er en meget vigtig fase. Da data er opdelt i to kategorier, kan vi bruge træningsdata til at træne en algoritme, og testdata bruges til at teste model, som allerede sagt, skal dataene være forskellige træning, og testdata skal være forskellige.
Så vi deler data i to sæt normalt deler vi data, hvor 70% af dataene bruges til at træne modellen, algoritmer udtrækker de vigtige mønstre fra den leverededata og opretter en model. Testningssæt indeholder 30% af hele data, og det bruges derefter til at kontrollere modelens ydeevne, dvs. hvor nøjagtigt er modellen, der forudsiger resultaterne.
Anvendelser af mønstergenkendelse
Computersyn : Objekter i billeder kan genkendes ved hjælp af mønstergenkendelse, som kan udtrække visse mønstre fra billede eller video, som kan bruges i ansigtsgenkendelse, landbrugsteknologi osv.
Civil administration: overvågnings- og trafikanalysesystemer til identifikation af genstande såsom en bil.
java-program for at kontrollere palindrom
Ingeniørarbejde: Talegenkendelse bruges i vid udstrækning i systemer som Alexa, Siri og Google Now.
Geologi: Klippegenkendelse, det hjælper geolog med at opdage klipper.
Tale genkendelse: I talegenkendelse behandles ord som et mønster og bruges i vid udstrækning i talegenkendelsesalgoritmen.
Fingeraftryksscanning: I fingeraftryksgenkendelse bruges mønstergenkendelse i vid udstrækning til at identificere en person, der er en af applikationerne til at spore deltagelse i organisationer.
Fordele ved mønstergenkendelse
- DNA-sekvenser kan fortolkes
- Udstrakt anvendt inden for det medicinske område og robotteknologi.
- Klassificeringsproblemer kan løses ved hjælp af mønstergenkendelse.
- Biometrisk detektion
- Kan genkende et bestemt objekt fra forskellige vinkler.
Forskellen mellem maskinindlæring og mønstergenkendelse
ML er et aspekt, der lærer af dataene uden eksplicit programmeret, hvilket kan være iterativt og bliver nøjagtigt, da det fortsætter med at udføre opgaver. ML er en form for mønstergenkendelse, som grundlæggende er ideen om at træne maskiner til at genkende mønstre og anvende dem på praktiske problemer. ML er en funktion, der kan lære af data og iterativt fortsætte med at opdatere sig selv, så den fungerer bedre, men mønstergenkendelse lærer ikke problemer, men den kan kodes for at lære mønstre. Mønstergenkendelse defineres som dataklassificering baseret på den statistiske information, der er opnået fra mønstre.
Mønstergenkendelse spiller en vigtig rolle i den opgave, som maskinindlæring forsøger at opnå. På samme måde som mennesker lærer ved at genkende mønstre. Mønstre varierer fravisuelle mønstre, lydmønstre, signaler, vejrdata osv. ML-modellen kan udvikles til at forstå mønstre ved hjælp af statistisk analyse, som kan klassificere data yderligere. Resultaterne kan være en sandsynlig værdi eller afhænge af sandsynligheden for, at der forekommer data.
Resumé
I denne artikel kiggede vi på, hvad der er maskinlæring og mønstergenkendelse, hvordan de arbejder sammen for at skabe en nøjagtig og effektiv model. Vi udforskede forskellige funktioner i mønstergenkendelse. Også hvordan dataene er opdelt i et træningssæt og testsæt, og hvordan det kan bruges til at skabe en effektiv model, der kan give nøjagtige forudsigelser. Hvad er anvendelserne af dem, og hvordan de adskiller sig fra hinanden diskuteres kortfattet?
Edureka's gør dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Naturlig sprogbehandling. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.
Hvis du har spørgsmål vedrørende denne artikel, bedes du lade dem være i kommentarfelt nedenfor, og vi vender tilbage hurtigst muligt.