The nové technológie ako napríklad strojové učenie a veľké dáta. V súčasnosti sú k dispozícii rôzne údaje, o ktorých sa predpokladalo, že sa inak uvažuje. Tieto údaje môžu byť opravené v ďalších pravdepodobných zdrojoch, aby sa využili zložitejšie metódy analýzy údajov na zvýšenie výhod podnikania. Rozpoznávanie vzorov ponúka plánovanú výhodu pre spoločnosť, ktorá umožňuje nonstop vývoj na neustále sa meniacom trhu. V digitálnom svete nie je vzorom nič iné ako všetko, čo je tiež možné fyzicky vidieť inak matematicky pozorovať použitím algoritmov. Napríklad rôzne farby odevov, vzor reči atď. Vzor v počítačová veda možno označiť pomocou princípov vektorových funkcií.
Čo je rozpoznávanie vzorov?
The definícia rozpoznávania vzorov je postup diferenciácie údajov, ako aj segmentácie na základe všeobecných prvkov, inak stanovených kritérií, ktoré je možné dosiahnuť konkrétnymi algoritmami. Toto rozpoznanie je jedným z podstatných prvkov technológie strojového učenia.
Prezentačná práca Christophera Bishopa popisuje pojmy rozpoznávanie vzorov a strojové učenie , kde sa toto uznanie týka automatická detekcia zákonitostí v informáciách prostredníctvom počítačových algoritmov & pomocou týchto zákonitostí možno vykonávať činnosti, ako je klasifikácia údajov do rôznych kategórií.
Pomocou tohto rozpoznávania možno veci identifikovať na základe ich vlastností. Tento vzor rozpráva dátové príbehy v rámci prílivov, hrotov, rovných čiar a tokov. Tu môžu byť dáta čokoľvek, ako text, obrázok, zvuk, sentiment atď. Použitím týchto algoritmov môžu byť všetky dáta sekvenčnej povahy spracované tak, že urobia sériu zrozumiteľnou.
rozpoznávanie vzorov
Medzi príklady tohto rozpoznania patrí hlavne identifikácia hovoriaceho, rozpoznávanie reči , automatická lekárska diagnostika a MDR (rozpoznávanie multimediálnych dokumentov).
Rysy rozpoznávania vzorov môžu byť označené ako spojité, diskrétne binárne premenné. Môže byť definovaný ako, význam jedného (alebo) viacerých meraní, vypočítaný tak, že počíta niektoré dôležité vlastnosti veci. Medzi jeho vlastnosti patrí hlavne nasledovné.
- Tento systém musí rýchlo a presne identifikovať známy vzor
- Identifikujte a kategorizujte neznáme objekty
- Presne identifikujte objekty a tvary z rôznych uhlov
- Rozpoznávajte vzory, aj keď sú čiastočne zakopané
- Identifikujte vzory rýchlo, ľahko a automaticky.
Modely
- Tieto modely sú rozdelené do troch skupín: štatistické, syntaktické alebo štrukturálne a porovnávanie šablón.
- Štatistický model sa používa na rozpoznanie, kamkoľvek presná časť patrí, a tento typ modelu využíva supervizované strojové učenie.
- Syntaktický alebo štruktúrny model sa používa na opis zloženejšieho vzťahu medzi prvkami. Tento druh modelu využíva čiastočne kontrolované strojové učenie
- Model porovnávania šablón sa používa na porovnanie funkcií objektu s preddefinovanou šablónou a na rozpoznanie objektu pomocou servera proxy. Tento druh modelu sa používa na kontrolu plagiátorstva.
Pracovne
Algoritmus tohto rozpoznávania obsahuje hlavne dve hlavné časti, ako sú exploratívna a popisná. Na identifikáciu zhodných prvkov v informáciách sa používa prieskumné, zatiaľ čo popisné sa používa na klasifikáciu zhodných prvkov konkrétnym spôsobom.
Kombináciu týchto dvoch prvkov možno použiť na odstránenie prehľadov z informácií, ktoré zahŕňajú využitie v rámci analýzy veľkých dát. Analýza bežných faktorov s ich asociáciou odhalí v predmetu podrobnosti, ktoré sú rozhodujúce pre jeho pochopenie.
Proces / kroky zapojené do rozpoznávania vzorov
- Zhromažďovanie údajov z rôznych zdrojov
- Vyčistil údaje od hluku
- Údaje sa sledujú pre súvisiace vlastnosti, inak všeobecné prvky
- Následne sú tieto prvky zoskupené do presných častí
- V týchto častiach sa skúmajú informácie o súboroch údajov
- Odstránené prehľady sa prevedú do obchodného procesu.
proces-kroky-zapojene-do-rozpoznavania vzoru
Receptory
Termín PRR znamená receptory rozpoznávania vzorov. Zohráva zásadnú úlohu pri správnej funkcii prirodzeného imunitného systému. Jedná sa o hostiteľské senzory fixované zárodočnou čiarou, ktoré si všimnú molekuly charakteristické pre patogény. Sú to proteíny exprimované väčšinou vrodenými bunkami imunitného systému, ako sú dendritické bunky, monocyty, makrofágy, epiteliálne a neutrofilné bunky, aby rozpoznali dve sady molekúl:
PAMPS (molekulárny vzor asociovaný s patogénom) sú spojené prostredníctvom mikrobiálnych patogénov a DAMPS (molekulárne vzorce spojené s poškodením) sú spojené cez komponenty hostiteľských buniek, ktoré sa vylučujú počas poškodenia buniek. Tieto sa tiež nazývajú PPRR (primitívne receptory na rozpoznávanie vzorov), pretože sa menili pred ostatnými frakciami imunitného systému.
Podskupiny PRR sú klasifikované do rôznych typov na základe ich funkcie, špecificity ligandu, lokalizácie a evolučných vzťahov. V závislosti od lokalizácie je možné ho rozdeliť na dva typy, ako sú membránovo viazané PRR a cytoplazmatické PRR. Membránovo viazané PRR obsahujú TLR (receptory podobné Toll) a CLR (lektínové receptory typu C), zatiaľ čo cytoplazmatické PRR zahŕňajú NLR (receptory podobné NOD) a RLR (receptory podobné RIG-I).
Výhody
Medzi výhody rozpoznávania vzorov patria nasledujúce.
- Rieši problémy kategorizácie
- Rieši falošné biometrické problémy s detekciou
- Používa sa na rozpoznanie látkového vzoru pre zrakovo poškodených nevidiacich.
- Pomáha pri diarizácii rečníkov.
- Pomocou tohto je možné identifikovať konkrétny objekt z odlišného uhla.
Nevýhody
Medzi nevýhody rozpoznávania vzorov patria nasledujúce.
- Tento druh rozpoznávania je ťažké vykonať a jedná sa o mimoriadne pomalú metódu.
- Na získanie vyššej presnosti je potrebný väčší súbor údajov.
- Nemôže objasniť, prečo je identifikovaný presný objekt.
Aplikácie
The aplikácie na rozpoznávanie vzorov zahŕňajú hlavne nasledujúce.
- Používa sa pri spracovaní obrazu, analýze a segmentácii
- Používa sa to pri počítačovom videní
- Používa sa pri klasifikácii radarového signálu alebo analýze
- Toto sa používa v identifikácia odtlačkom prsta
- Používa sa to pri seizmickej analýze
- Používa sa pri rozpoznávaní reči
Písmená pre rozpoznávanie vzorov si kladie za cieľ rýchle publikovanie krátkych článkov veľkej pozornosti pri rozpoznávaní vzorov. Oblasti predmetu zahŕňajú hlavne všetky súčasné oblasti vedomia označené technickými skupinami IAPR - Medzinárodná asociácia rozpoznávania vzorov. Medzi príklady patria hlavne štatistické, neurónové siete, dolovanie dát, strojové učenie, algebraické rozpoznávanie vzorov na základe grafu, analýza signálu, spracovanie obrazu, robotika, rozpoznávanie reči, hudobná analýza, multimediálne systémy, biometria atď.
Toto je teda všetko o rozpoznávaní vzorov. Na ďalšie rozvoja výpočtovej technológie je to kľúč. Vďaka tomu sa môže analýza veľkých dát rozvíjať viac a každý môže získať z algoritmov strojového učenia. Toto je možné vykonať v akomkoľvek type odvetvia, pokiaľ ide o porovnanie týchto informácií. Je preto rozumné uveriť príležitosti na uplatnenie tejto technológie vo vašich obchodných operáciách, aby boli mimoriadne zdatné. Tu je otázka pre vás, čo je to receptor rozpoznávania vzorov ?
