Mønstergjenkjenning er en av nøkkelegenskapene som styrer ethvert AI- eller ML-prosjekt. Bransjen innen maskinlæring blomstrer sikkert og i en god retning. Følgende tips vil bli dekket i denne artikkelen:
- Introduksjon
- Maskinlæring
- Mønstergjenkjenning
- Funksjoner av mønstergjenkjenning
- Trenings- og læringsmodeller i mønstergjenkjenning
- Anvendelser av mønstergjenkjenning
- Fordeler med mønstergjenkjenning
- Forskjellen mellom maskinlæring og mønstergjenkjenning
- Sammendrag
Introduksjon
I dagens verden flyter mange forskjellige typer data på tvers av systemer for å kategorisere dataene. Vi kan ikke bruke tradisjonell programmering som har regler som kan kontrollere noen forhold og klassifisere data.
Løsningen på dette problemet er maskinlæring, ved hjelp av det kan vi lage en modell som kan klassifisere forskjelligemønstre fra data. En av anvendelsene av dette er klassifiseringen av spam eller ikke-spam-data.
Maskinlæring
I maskinlæring kan vi ikke forvente at en modell skal være 100% nøyaktig, men spådommene bør være så nærme som mulig slik at den kan kategoriseres i en bestemt kategori. I maskinlæring blir modellen opprettet basert på noen algoritmer som lærer av dataene som er gitt for å forutsi.
Modellen bygger på statistikk. Maskinlæring krever data for å analysere den og automatisk lage en modell som kan forutsi ting. For å bli godspådommer fra en modell, må vi gi data som har forskjellige egenskaper, slik at algoritmene vil forstå forskjellige mønstre som kan eksistere i et gitt problem.
Mønstergjenkjenning
Mønstre gjenkjennes ved hjelp av algoritmer som brukes i maskinlæring. Å gjenkjenne mønstre er prosessen med å klassifisere dataene basert på modellen som er opprettet av treningsdata, som deretter oppdager mønstre og egenskaper fra mønstrene.
hva er bruken av socket programmering
Mønstergjenkjenning er prosessen som kan oppdage forskjellige kategorier og fåinformasjon om bestemte data. Noen av anvendelsene av mønstergjenkjenning er stemmegjenkjenning, værmelding, gjenkjenning av objekter i bilder osv
Funksjoner av mønstergjenkjenning:
Mønstergjenkjenning lærer av dataene.
Gjenkjenne mønstre automatisk selv når de er delvis synlige.
Bør kunne gjenkjenne mønstre som er kjent.
Mønsteret skal gjenkjennes fra forskjellige vinkler og former.
Trenings- og læringsmodeller i mønstergjenkjenning
For det første skal data deles inn i for å angi trenings- og testsett. Å lære av dataene kan fortelle hvordan prediksjonene til systemet er avhengig av de oppgitte dataene samt hvilken algoritme som passer godt for spesifikke data, dette er en veldig viktig fase. Ettersom data er delt inn i to kategorier, kan vi bruke treningsdata til å trene en algoritme, og testdata brukes til å teste modell, som allerede sagt, skal dataene være forskjellige trenings- og testdata bør være forskjellige.
Så vi deler data i to sett normalt deler vi data der 70% av dataene brukes til å trene modellen, algoritmer trekker ut viktige mønstre fra dendata og lager en modell. Testsett inneholder 30% av hele data, og det brukes deretter til å verifisere ytelsen til modellen, dvs. hvor nøyaktig er modellen som forutsier resultatene.
Anvendelser av mønstergjenkjenning
__init__ python
Datamaskin syn : Objekter i bilder kan gjenkjennes ved hjelp av mønstergjenkjenning som kan trekke ut visse mønstre fra bilde eller video som kan brukes i ansiktsgjenkjenning, oppdrettsteknologi, etc.
Sivil forvaltning: overvåkings- og trafikkanalysesystemer for å identifisere gjenstander som en bil.
Ingeniørfag: Talegjenkjenning er mye brukt i systemer som Alexa, Siri og Google Now.
Geologi: Bergartergjenkjenning, det hjelper geologen med å oppdage bergarter.
Talegjenkjenning: I talegjenkjenning blir ord behandlet som et mønster og brukes mye i talegjenkjenningsalgoritmen.
Fingeravtrykk skanning: I fingeravtrykkgjenkjenning brukes mønstergjenkjenning mye for å identifisere en person som er en av applikasjonene for å spore oppmøte i organisasjoner.
Fordeler med mønstergjenkjenning
- DNA-sekvenser kan tolkes
- Omfattende brukt innen det medisinske feltet og robotikk.
- Klassifiseringsproblemer kan løses ved hjelp av mønstergjenkjenning.
- Biometrisk deteksjon
- Kan gjenkjenne et bestemt objekt fra forskjellige vinkler.
Forskjellen mellom maskinlæring og mønstergjenkjenning
ML er et aspekt som lærer av dataene uten eksplisitt programmert, noe som kan være iterativt og blir nøyaktig ettersom det fortsetter å utføre oppgaver. ML er en form for mønstergjenkjenning som i utgangspunktet er ideen om å trene maskiner for å gjenkjenne mønstre og bruke dem på praktiske problemer. ML er en funksjon som kan lære av data og iterativt fortsette å oppdatere seg selv for å prestere bedre, men mønstergjenkjenning lærer ikke problemer, men den kan kodes for å lære mønstre. Mønstergjenkjenning er definert som dataklassifisering basert på statistisk informasjon hentet fra mønstre.
Mønstergjenkjenning spiller en viktig rolle i oppgaven som maskinlæring prøver å oppnå. På samme måte som mennesker lærer ved å gjenkjenne mønstre. Mønstre varierer fravisuelle mønstre, lydmønstre, signaler, værdata, etc. ML-modellen kan utvikles for å forstå mønstre ved hjelp av statistisk analyse som kan klassifisere data videre. Resultatene kan være en sannsynlig verdi eller avhenge av sannsynligheten for at det vil forekomme data.
Sammendrag
installer php på Windows 7
I denne artikkelen tok vi en titt på hva som er maskinlæring og mønstergjenkjenning, hvordan de jobber sammen for å skape en nøyaktig og effektiv modell. Vi utforsket forskjellige trekk ved mønstergjenkjenning. Også hvordan dataene er delt inn i et treningssett og testsett, og hvordan det kan brukes til å lage en effektiv modell som kan gi nøyaktige spådommer. Hva er bruken av dem, og hvordan de skiller seg fra hverandre, blir kort diskutert?
Edureka’s gjør deg dyktig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærmingene innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.
Hvis du har spørsmål relatert til denne artikkelen, kan du legge dem i kommentarseksjonen nedenfor, og vi kommer tilbake så snart som mulig.