Reconeixement de patrons: en què es diferencia de l'aprenentatge automàtic

Aquest article us proporcionarà un coneixement detallat i complet del reconeixement de patrons i de com és un aspecte important de l’aprenentatge automàtic.

El reconeixement de patrons és una de les funcions clau que regeixen qualsevol projecte d’IA o ML. La indústria de l’aprenentatge automàtic segurament està en auge i en una bona direcció. En aquest article es tractaran els consells següents:

Introducció





Al món actual, hi ha molts tipus diferents de dades que flueixen entre els sistemes per classificar les dades, no podem utilitzar la programació tradicional que té regles que poden comprovar algunes condicions i classificar les dades.

facebook big data-Edureka



La solució a aquest problema és l’aprenentatge automàtic, amb l’ajuda d’ell podem crear un model que pugui classificar diferentspatrons a partir de dades. Una de les aplicacions d’això és la classificació de dades brossa o no brossa.

Aprenentatge automàtic

A l'aprenentatge automàtic no podem esperar que un model sigui 100% precís, però les prediccions haurien de ser el més properes possible perquè es puguin classificar en una categoria particular. A Machine Learning, el model es crea a partir d’alguns algorismes que aprenen de les dades proporcionades per fer prediccions.



El model es basa en estadístiques. L’aprenentatge automàtic pren algunes dades per analitzar-les i crea automàticament algun model que pugui predir coses. Per tal de ser boLes prediccions d’un model necessitem proporcionar dades que tinguin diferents característiques perquè els algoritmes comprenguin diferents patrons que poden existir en un problema determinat.

Reconeixement de patró

Els patrons es reconeixen mitjançant l’ajuda d’algoritmes utilitzats en l’aprenentatge automàtic. El reconeixement de patrons és el procés de classificació de les dades en funció del model que es crea mitjançant la formació de dades, que després detecta patrons i característiques dels patrons.

El reconeixement de patrons és el procés que permet detectar i obtenir diferents categoriesinformació sobre dades concretes. Algunes de les aplicacions del reconeixement de patrons són el reconeixement de veu, la predicció del temps, la detecció d’objectes en imatges, etc.

Característiques del reconeixement de patrons:

  • El reconeixement de patrons s’aprèn de les dades.

  • Reconeix automàticament els patrons encara que siguin parcialment visibles.

  • Hauria de ser capaç de reconèixer patrons que són familiars.

  • El patró s’ha de reconèixer des de diferents angles i formes.

Models de formació i aprenentatge en reconeixement de patrons

En primer lloc, les dades s’han de dividir en per establir, és a dir, formació i proves. Aprendre de les dades pot dir com les prediccions del sistema depenen de les dades proporcionades, així com quin algorisme s’adapta bé a dades específiques, aquesta és una fase molt important. Com que les dades es divideixen en dues categories, podem utilitzar les dades de formació per entrenar un algorisme i les dades de prova s’utilitzen per provar el model, com ja s’ha dit, les dades haurien de ser diferents i les dades de proves haurien de ser diferents.

Per tant, dividim les dades en dos conjunts normalment dividim les dades en què s’utilitza el 70% de les dades per entrenar el model, els algoritmes extreuen els patrons importants deldades i crea un model. El conjunt de proves conté el 30% de les dades senceres i s’utilitza per verificar el rendiment del model, és a dir, amb quina precisió prediu els resultats el model.

Aplicacions del reconeixement de patrons

  • Visió per ordinador : Els objectes de les imatges es poden reconèixer amb l'ajut del reconeixement de patrons que poden extreure determinats patrons d'imatges o vídeos que es poden utilitzar en reconeixement de cares, tecnologia agrícola, etc.

  • Administració civil: sistemes de vigilància i anàlisi del trànsit per identificar objectes com un cotxe.

  • Enginyeria: El reconeixement de veu s’utilitza àmpliament en sistemes com Alexa, Siri i Google Now.

  • Geologia: Reconeixement de roques, ajuda el geòleg a detectar roques.

  • Reconeixement de veu: En el reconeixement de veu, les paraules es tracten com un patró i s’utilitzen àmpliament en l’algorisme de reconeixement de veu.

  • Escaneig d’empremtes digitals: En el reconeixement d’empremtes digitals, el reconeixement de patrons s’utilitza àmpliament per identificar una persona de l’aplicació per fer un seguiment de l’assistència a les organitzacions.

Avantatges del reconeixement de patrons

  • Les seqüències d’ADN es poden interpretar
  • Aplicat extensament en el camp mèdic i la robòtica.
  • Els problemes de classificació es poden resoldre mitjançant el reconeixement de patrons.
  • Detecció biomètrica
  • Pot reconèixer un objecte concret des de diferents angles.

Diferència entre l'aprenentatge automàtic i el reconeixement de patrons

ML és un aspecte que s’aprèn de les dades sense programar-ho explícitament, que pot ser de naturalesa iterativa i es fa precís a mesura que segueix realitzant tasques. ML és una forma de reconeixement de patrons que bàsicament és la idea de formar màquines per reconèixer patrons i aplicar-los a problemes pràctics. ML és una característica que pot aprendre de les dades i que es continua actualitzant iterativament per obtenir un rendiment millor, però el reconeixement de patrons no aprèn problemes, però es pot codificar per aprendre patrons. El reconeixement de patrons es defineix com la classificació de dades basada en la informació estadística obtinguda dels patrons.

com utilitzar br en html

El reconeixement de patrons juga un paper important en la tasca que l’aprenentatge automàtic intenta assolir. De la mateixa manera, mentre els humans aprenem reconeixent patrons. Els patrons varien depatrons visuals, patrons sonors, senyals, dades meteorològiques, etc. Es pot desenvolupar un model ML per entendre patrons mitjançant anàlisis estadístiques que puguin classificar les dades encara més. Els resultats poden ser un valor probable o dependre de la probabilitat d’aparició de dades.

Resum

En aquest article, vam fer una ullada a què és l'aprenentatge automàtic i el reconeixement de patrons, com funcionen junts per crear un model precís i eficient. Hem explorat diferents característiques del reconeixement de patrons. A més, com es divideixen les dades en un conjunt de formació i un conjunt de proves i com es poden utilitzar per crear un model eficient que pugui proporcionar prediccions precises. Quines són les seves aplicacions i en què es diferencien les unes de les altres?

D’Edureka us fa dominar tècniques com l’aprenentatge supervisat i l’aprenentatge no supervisat i Processament del llenguatge natural. Inclou formació sobre els darrers avenços i enfocaments tècnics en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, models gràfics i aprenentatge de reforç.

Si teniu cap pregunta relacionada amb aquest article, deixeu-les a secció de comentaris a continuació i tornarem el més aviat possible.