Recunoașterea modelelor este una dintre caracteristicile cheie care guvernează orice proiect AI sau ML. Industria învățării automate este cu siguranță în plină expansiune și într-o direcție bună. Următoarele indicații vor fi tratate în acest articol:
- Introducere
- Învățare automată
- Recunoasterea formelor
- Caracteristicile recunoașterii modelelor
- Modele de instruire și învățare în recunoașterea modelelor
- Aplicații de recunoaștere a modelelor
- Avantajele recunoașterii modelelor
- Diferența dintre învățarea automată și recunoașterea modelelor
- rezumat
Introducere
În lumea de astăzi, o mulțime de tipuri diferite de date circulă între sisteme pentru a clasifica datele, nu putem folosi programarea tradițională, care are reguli care pot verifica anumite condiții și clasifica datele.
Soluția la această problemă este învățarea automată, cu ajutorul acesteia putem crea un model care poate clasifica diferitetipare din date. Una dintre aplicațiile acestui lucru este clasificarea datelor spam sau non-spam.
Învățare automată
În învățarea automată, nu ne putem aștepta ca un model să fie 100% precis, dar predicțiile ar trebui să fie cât mai apropiate, astfel încât să poată fi clasificate într-o anumită categorie. În învățarea automată, modelul este creat pe baza unor algoritmi care învață din datele furnizate pentru a face predicții.
Modelul se bazează pe statistici. Învățarea automată ia câteva date pentru a le analiza și a crea automat un model care poate prezice lucruri. Pentru a deveni bunpredicțiile dintr-un model, trebuie să furnizăm date care au caracteristici diferite, astfel încât algoritmii să înțeleagă diferite modele care pot exista într-o problemă dată.
Recunoasterea formelor
Modelele sunt recunoscute prin ajutorul algoritmilor utilizați în învățarea automată. Recunoașterea tiparelor este procesul de clasificare a datelor pe baza modelului creat de datele de antrenament, care apoi detectează tiparele și caracteristicile din tipare.
Recunoașterea modelelor este procesul care poate detecta și obține diferite categoriiinformații despre anumite date. Unele dintre aplicațiile de recunoaștere a tiparelor sunt recunoașterea vocii, prognoza meteo, detectarea obiectelor în imagini etc.
Caracteristicile recunoașterii modelelor:
Recunoașterea tiparului învață din date.
Recunoașteți automat modelele chiar și atunci când sunt vizibile parțial.
Ar trebui să fie capabil să recunoască tipare care sunt familiare.
Modelul trebuie recunoscut din diferite unghiuri și forme.
Modele de instruire și învățare în recunoașterea modelelor
În primul rând, datele ar trebui să fie împărțite în pentru a seta, adică setul de formare și testare. Învățarea din date poate spune cum sunt predicțiile sistemului în funcție de datele furnizate, precum și care algoritm se potrivește bine pentru date specifice, aceasta este o fază foarte importantă. Deoarece datele sunt împărțite în două categorii, putem folosi datele de instruire pentru a antrena un algoritm, iar datele de testare sunt utilizate pentru a testa modelul, așa cum sa spus deja, datele ar trebui să fie diverse de formare și datele de testare ar trebui să fie diferite.
Deci împărțim datele în două seturi în mod normal împărțim datele în care 70% din date sunt utilizate pentru instruirea modelului, algoritmii extrag tiparele importante dindate și creează un model. Setul de testare conține 30% din datele întregi și este apoi utilizat pentru a verifica performanța modelului, adică cât de precis este modelul care prezice rezultatele.
Aplicații de recunoaștere a modelelor
Viziunea computerizată : Obiectele din imagini pot fi recunoscute cu ajutorul recunoașterii tiparelor, care poate extrage anumite modele din imagine sau videoclip, care pot fi utilizate în recunoașterea feței, tehnologia agricolă etc.
Administrația civilă: sisteme de supraveghere și analiză a traficului pentru identificarea obiectelor precum o mașină.
Inginerie: Recunoașterea vorbirii este utilizată pe scară largă în sisteme precum Alexa, Siri și Google Now.
Geologie: Recunoașterea rocilor, ajută geologul să detecteze rocile.
Recunoaștere a vorbirii: În recunoașterea vorbirii, cuvintele sunt tratate ca un model și sunt utilizate pe scară largă în algoritmul de recunoaștere a vorbirii.
Scanarea amprentei digitale: În recunoașterea amprentelor digitale, recunoașterea modelelor este utilizată pe scară largă pentru a identifica o persoană din aplicație pentru a urmări prezența în organizații.
Avantajele recunoașterii modelelor
- Secvențele ADN pot fi interpretate
- Aplicat pe scară largă în domeniul medical și robotică.
- Problemele de clasificare pot fi rezolvate folosind recunoașterea tiparului.
- Detectare biometrică
- Poate recunoaște un anumit obiect din unghiuri diferite.
Diferența dintre învățarea automată și recunoașterea modelelor
ML este un aspect care învață din date fără a fi programat în mod explicit, care poate fi de natură iterativă și devine precis pe măsură ce continuă să îndeplinească sarcini. ML este o formă de recunoaștere a tiparelor, care este în esență ideea antrenării mașinilor pentru a recunoaște tiparele și a le aplica la probleme practice. ML este o caracteristică care poate învăța din date și poate continua să se actualizeze în mod iterativ pentru a obține performanțe mai bune, dar recunoașterea modelelor nu învață probleme, dar poate fi codificată pentru a învăța modele. Recunoașterea tiparului este definită ca o clasificare a datelor pe baza informațiilor statistice obținute din tipare.
sări în c ++
Recunoașterea modelelor joacă un rol important în sarcina pe care încearcă să o realizeze învățarea automată. În mod similar, pe măsură ce oamenii învață recunoscând tiparele. Modelele variază de lamodele vizuale, modele sonore, semnale, date meteorologice etc. Modelul ML poate fi dezvoltat pentru a înțelege modelele utilizând analize statistice care pot clasifica datele în continuare. Rezultatele pot fi o valoare probabilă sau pot depinde de probabilitatea apariției datelor.
rezumat
În acest articol, am aruncat o privire asupra a ceea ce este învățarea automată și recunoașterea modelelor, modul în care acestea funcționează împreună pentru a crea un model precis și eficient. Am explorat diferite caracteristici ale recunoașterii tiparelor. De asemenea, modul în care datele sunt împărțite într-un set de antrenament și un set de testare și modul în care acestea pot fi utilizate pentru a crea un model eficient care ar putea oferi predicții precise. Care sunt aplicațiile acestora și în ce fel se deosebesc unele de altele este discutat pe scurt?
Edureka’s vă face să cunoașteți tehnici precum Învățarea supravegheată, Învățarea nesupravegheată și Prelucrarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai recente progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.
Dacă aveți întrebări legate de acest articol, vă rugăm să le lăsați în secțiunea de comentarii mai jos și vom reveni cât mai curând posibil.