Препознавање образаца је једна од кључних карактеристика које управљају било којим АИ или МЛ пројектом. Индустрија машинског учења сигурно напредује и креће се у добром правцу. У овом чланку биће обрађени следећи савети:
- Увод
- Машинско учење
- Препознавање образаца
- Карактеристике препознавања узорака
- Модели обуке и учења у препознавању образаца
- Примене препознавања узорака
- Предности препознавања узорака
- Разлика између машинског учења и препознавања образаца
- Резиме
Увод
У данашњем свету кроз системе тече пуно различитих врста података како би се подаци класификовали не можемо користити традиционално програмирање које има правила која могу проверити неке услове и класификовати податке.
Решење овог проблема је машинско учење, уз помоћ њега можемо створити модел који може класификовати различитеобрасци из података. Једна од примена овога је класификација нежељених или нежељених података.
Машинско учење
У машинском учењу не можемо очекивати да ће модел бити 100% тачан, али предвиђања треба да буду што ближа како би се могао категорисати у одређену категорију. У машинском учењу модел је креиран на основу неких алгоритама који уче из података датих да би предвиђали.
Модел се темељи на статистици. Машинско учење узима неке податке да би их анализирало и аутоматски створило неки модел који може предвидети ствари. Да би се добропредвиђања из модела, треба да пружимо податке који имају различите карактеристике како би алгоритми разумели различите обрасце који могу постојати у датом проблему.
Препознавање образаца
Обрасци се препознају уз помоћ алгоритама који се користе у машинском учењу. Препознавање образаца је поступак класификације података на основу модела који је створен подацима о обуци, а који затим открива обрасце и карактеристике из образаца.
шта је појо заснован програмски модел
Препознавање образаца је поступак који може открити и добити различите категоријеинформације о одређеним подацима. Неке од апликација препознавања образаца су препознавање гласа, временска прогноза, откривање предмета на сликама итд.
Карактеристике препознавања узорака:
Препознавање образаца учи из података.
Аутоматски препознаје обрасце чак и када су делимично видљиви.
Требали би бити у стању да препознају познате обрасце.
Узорак треба препознати из различитих углова и облика.
Модели обуке и учења у препознавању образаца
Прво би требало поделити податке да би се поставили тј. Скупови за обуку и тестирање. Учење из података може рећи како су предвиђања система у зависности од података који се пружају, као и који алгоритам добро одговара за одређене податке, ово је врло важна фаза. Како су подаци подељени у две категорије, податке за обуку можемо користити за обуку алгоритма, а подаци за тестирање се користе за тестирање модела, као што је већ речено, подаци би требало да буду различити, а подаци за тестирање требало би да се разликују.
Дакле, податке делимо на два скупа, обично делимо податке у којима се 70% података користи за обуку модела, алгоритми ваде важне обрасце из понуђеногподатака и креира модел. Сет за тестирање садржи 30% целих података и он се затим користи за верификацију перформанси модела, тј. Колико је тачно модел предвиђао резултате.
Примене препознавања узорака
шта су токени у јави
Компјутерски вид : Објекти на сликама могу се препознати помоћу препознавања узорака који могу извући одређене обрасце из слике или видео записа који се могу користити у препознавању лица, пољопривредној техници итд.
Цивилна управа: системи за надзор и анализу саобраћаја за идентификацију објеката као што је аутомобил.
Инжењеринг: Препознавање говора се широко користи у системима као што су Алека, Сири и Гоогле Нов.
Геологија: Препознавање стена, помаже геологу да открије стене.
Препознавање говора: У препознавању говора, речи се третирају као образац и широко се користе у алгоритму препознавања говора.
Скенирање отиска прста: У препознавању отисака прстију, препознавање узорка се широко користи за идентификовање особе као једне од апликација за праћење присуства у организацијама.
Предности препознавања узорака
- ДНК секвенце се могу тумачити
- Интензивно се примењује у медицинској области и роботици.
- Проблеми класификације могу се решити помоћу препознавања образаца.
- Биометријска детекција
- Може да препозна одређени објекат из различитих углова.
Разлика између машинског учења и препознавања образаца
МЛ је аспект који се учи из података без изричито програмираних, што може бити итеративне природе и постаје тачно док наставља да обавља задатке. МЛ је облик препознавања шаблона који је у основи идеја машина за обуку да препознају узорке и примене их на практичне проблеме. МЛ је карактеристика која може да учи из података и да се непрестано ажурира како би имала бољи учинак, али препознавање образаца не учи проблеме, али се може кодирати да би се научили обрасци. Препознавање образаца дефинише се као класификација података заснована на статистичким информацијама добијеним из образаца.
Препознавање образаца игра важну улогу у задатку који машинско учење покушава да постигне. Слично томе, како људи уче препознавањем образаца. Обрасци се разликују одвизуелни обрасци, звучни обрасци, сигнали, временски подаци итд. МЛ модел се може развити за разумевање образаца користећи статистичку анализу која може даље класификовати податке. Резултати могу бити вероватноћа или зависе од вероватноће појаве података.
Резиме
апстракција података у ц ++
У овом чланку смо погледали шта је машинско учење и препознавање образаца, како они раде заједно како би створили тачан и ефикасан модел. Истражили смо различите карактеристике препознавања узорака. Такође, како су подаци подељени на сет за обуку и сет за тестирање и како се то може користити за стварање ефикасног модела који може пружити тачна предвиђања. Које су њихове примене и како се међусобно разликују укратко се говори?
Едурека чини вас вештим у техникама као што су Надгледано учење, Учење без надзора и Обрада природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.
Ако имате питања везана за овај чланак, оставите их у одељак за коментаре доле и вратићемо се што је пре могуће.