Prepoznavanje uzoraka: po čemu se razlikuje od strojnog učenja

Ovaj će vam članak pružiti detaljno i sveobuhvatno znanje o prepoznavanju uzoraka i kako je to važan aspekt strojnog učenja.

Prepoznavanje uzoraka jedna je od ključnih značajki koje upravljaju bilo kojim projektom AI ili ML. Industrija strojnog učenja zasigurno je u usponu i u dobrom smjeru. U ovom će članku biti obrađene sljedeće smjernice:

Uvod





U današnjem svijetu kroz sustave teče puno različitih vrsta podataka kako bi se podaci kategorizirali ne možemo koristiti tradicionalnim programiranjem koje ima pravila koja mogu provjeriti neke uvjete i klasificirati podatke.

facebook veliki podaci-Edureka



Rješenje ovog problema je Strojno učenje, uz pomoć njega možemo stvoriti model koji može klasificirati različiteobrasci iz podataka. Jedna od primjena ovoga je klasifikacija neželjenih ili neželjenih podataka.

Strojno učenje

U strojnom učenju ne možemo očekivati ​​da će model biti 100% točan, ali predviđanja trebaju biti što bliža kako bi se mogla svrstati u određenu kategoriju. U strojnom učenju model se stvara na temelju nekih algoritama koji uče iz podataka danih za predviđanje.



Model se temelji na statistikama. Strojno učenje uzima neke podatke da bi ih analiziralo i automatski stvorilo neki model koji može predvidjeti stvari. Kako bi se dobropredviđanja iz modela, moramo pružiti podatke koji imaju različite karakteristike kako bi algoritmi razumjeli različite obrasce koji mogu postojati u danom problemu.

Prepoznavanje uzorka

Obrasci se prepoznaju uz pomoć algoritama koji se koriste u strojnom učenju. Prepoznavanje obrazaca postupak je klasifikacije podataka na temelju modela koji je stvoren podacima o treningu, a koji zatim otkriva uzorke i karakteristike iz obrazaca.

Prepoznavanje uzoraka postupak je kojim se mogu otkriti različite kategorije i dobitiinformacije o određenim podacima. Neke od aplikacija prepoznavanja uzoraka su prepoznavanje glasa, vremenska prognoza, otkrivanje predmeta na slikama itd.

Značajke prepoznavanja uzorka:

  • Prepoznavanje uzoraka uči iz podataka.

  • Automatski prepoznajte uzorke čak i kad su djelomično vidljivi.

  • Trebali bi biti u stanju prepoznati poznate obrasce.

  • Uzorak treba prepoznati iz različitih kutova i oblika.

Modeli obuke i učenja u prepoznavanju uzoraka

Prvo podatke treba podijeliti na skup tj. Skup obuke i testiranja. Učenje iz podataka može reći kako su predviđanja sustava ovisno o podacima koji su dostavljeni, kao i koji algoritam dobro odgovara za određene podatke, ovo je vrlo važna faza. Kako su podaci podijeljeni u dvije kategorije, podatke za vježbanje možemo koristiti za vježbanje algoritma, a podaci za testiranje koriste se za testiranje modela, kao što je već rečeno, podaci bi trebali biti različiti, a podaci za testiranje trebali bi biti različiti.

split funkcija u primjeru jave

Dakle, podatke dijelimo u dva skupa, obično dijelimo podatke u kojima se 70% podataka koristi za obuku modela, algoritmi vade važne obrasce iz ponuđenogpodataka i stvara model. Set za testiranje sadrži 30% cjelokupnih podataka, a zatim se koristi za provjeru izvedbe modela, tj. Koliko je model precizan u predviđanju rezultata.

Primjene prepoznavanja uzoraka

  • Računalni vid : Objekti na slikama mogu se prepoznati uz pomoć prepoznavanja uzoraka koji mogu izvući određene uzorke iz slike ili videozapisa koji se mogu koristiti u prepoznavanju lica, poljoprivrednoj tehnici itd.

  • Civilna uprava: sustavi za nadzor i analizu prometa za identifikaciju objekata poput automobila.

  • Inženjering: Prepoznavanje govora široko se koristi u sustavima kao što su Alexa, Siri i Google Now.

  • Geologija: Prepoznavanje stijena, pomaže geologu da otkrije stijene.

  • Prepoznavanje govora: U prepoznavanju govora, riječi se tretiraju kao obrazac i široko se koriste u algoritmu prepoznavanja govora.

  • Skeniranje otiska prsta: U prepoznavanju otisaka prstiju prepoznavanje uzoraka široko se koristi za identificiranje osobe kao jednog od programa za praćenje prisutnosti u organizacijama.

Prednosti prepoznavanja uzorka

  • DNA sekvence se mogu interpretirati
  • Intenzivno se primjenjuje u medicinskom polju i robotici.
  • Problemi s klasifikacijom mogu se riješiti pomoću prepoznavanja uzoraka.
  • Biometrijska detekcija
  • Može prepoznati određeni objekt iz različitih kutova.

Razlika između strojnog učenja i prepoznavanja uzoraka

ML je aspekt koji uči iz podataka bez izričito programiranih podataka, koji može biti iterativne prirode i postaje točan dok nastavlja izvršavati zadatke. ML je oblik prepoznavanja uzoraka koji je u osnovi ideja treninga za prepoznavanje uzoraka i njihovu primjenu na praktične probleme. ML je značajka koja može učiti iz podataka i iterativno se ažurirati kako bi imala bolje rezultate, ali prepoznavanje uzoraka ne uči probleme, ali se može kodirati za učenje uzoraka. Prepoznavanje uzoraka definira se kao klasifikacija podataka na temelju statističkih podataka dobivenih iz uzoraka.

Prepoznavanje uzoraka igra važnu ulogu u zadatku koji strojno učenje pokušava postići. Slično tome, dok ljudi uče prepoznavanjem obrazaca. Obrasci se razlikuju odvizualni obrasci, zvučni obrasci, signali, vremenski podaci itd. ML model se može razviti za razumijevanje uzoraka pomoću statističke analize koja može dalje klasificirati podatke. Rezultati mogu biti vjerojatna vrijednost ili ovise o vjerojatnosti pojave podataka.

Sažetak

U ovom smo članku pogledali što je strojno učenje i prepoznavanje uzoraka, kako rade zajedno kako bi stvorili točan i učinkovit model. Istražili smo različite značajke prepoznavanja uzoraka. Također, kako se podaci dijele na skup treninga i ispitni set i kako se to može koristiti za stvaranje učinkovitog modela koji može pružiti točna predviđanja. Koje su njihove primjene i u čemu se međusobno razlikuju govori se ukratko?

Edureka’s čini vas vještima u tehnikama poput nadziranog učenja, nenadgledanog učenja i Obrada prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju kao što su duboko učenje, grafički modeli i učenje ojačanja.

Ako imate pitanja vezana uz ovaj članak, ostavite ih u odjeljak za komentare dolje i vratit ćemo se što je prije moguće.