Patroonherkenning is een van de belangrijkste kenmerken van elk AI- of ML-project. De industrie van Machine Learning is zeker booming en in de goede richting. De volgende punten komen in dit artikel aan bod:
- Invoering
- Machine leren
- Patroonherkenning
- Kenmerken van patroonherkenning
- Trainings- en leermodellen in patroonherkenning
- Toepassingen van patroonherkenning
- Voordelen van patroonherkenning
- Verschil tussen machine learning en patroonherkenning
- Samenvatting
Invoering
sorteer algoritmen c ++
In de wereld van vandaag stromen veel verschillende soorten gegevens door systemen om de gegevens te categoriseren, we kunnen geen traditionele programmering gebruiken die regels heeft die bepaalde voorwaarden kunnen controleren en gegevens kunnen classificeren.
De oplossing voor dit probleem is Machine Learning, met behulp hiervan kunnen we een model maken dat anders kan classificerenpatronen uit gegevens. Een van de toepassingen hiervan is de classificatie van spam- of niet-spamgegevens.
Machine leren
In Machine Learning kunnen we niet verwachten dat een model 100% nauwkeurig is, maar de voorspellingen moeten zo dicht mogelijk bij elkaar liggen, zodat het in een bepaalde categorie kan worden ingedeeld. In Machine Learning wordt het model gemaakt op basis van enkele algoritmen die leren van de verstrekte gegevens om voorspellingen te doen.
Het model bouwt voort op statistieken. Machine learning heeft wat gegevens nodig om het te analyseren en automatisch een model te creëren dat dingen kan voorspellen. Om goed te wordenVoorspellingen op basis van een model, moeten we gegevens verstrekken met verschillende kenmerken, zodat de algoritmen verschillende patronen begrijpen die in een bepaald probleem kunnen voorkomen.
Patroonherkenning
Patronen worden herkend met behulp van algoritmen die worden gebruikt in Machine Learning. Patronen herkennen is het proces waarbij de gegevens worden geclassificeerd op basis van het model dat is gemaakt door gegevens te trainen, die vervolgens patronen en kenmerken van de patronen detecteren.
Patroonherkenning is het proces dat verschillende categorieën kan detecteren en krijgeninformatie over bepaalde gegevens. Enkele van de toepassingen van patroonherkenning zijn spraakherkenning, weersvoorspelling, objectdetectie in afbeeldingen, enz.
Kenmerken van patroonherkenning:
Patroonherkenning leert van de gegevens.
Herken automatisch patronen, zelfs als ze gedeeltelijk zichtbaar zijn.
Moeten patronen herkennen die bekend zijn.
Het patroon moet vanuit verschillende hoeken en vormen worden herkend.
Trainings- en leermodellen in patroonherkenning
Ten eerste moeten de gegevens worden onderverdeeld in sets, d.w.z. training- en testset. Door uit de data te leren kun je zien hoe de voorspellingen van het systeem afhangen van de aangeleverde data en welk algoritme goed past bij specifieke data, dit is een heel belangrijke fase. Omdat de gegevens in twee categorieën zijn onderverdeeld, kunnen we trainingsgegevens gebruiken om een algoritme te trainen en testgegevens worden gebruikt om het model te testen, zoals al werd gezegd, de gegevens moeten divers zijn en de testgegevens moeten anders zijn.
Dus we verdelen gegevens in twee sets, normaal verdelen we gegevens waarin 70% van de gegevens wordt gebruikt voor het trainen van het model, algoritmen halen de belangrijke patronen uit de verstrektedata en maakt een model. De testset bevat 30% van de volledige gegevens en wordt vervolgens gebruikt om de prestaties van het model te verifiëren, d.w.z. hoe nauwkeurig het model de resultaten voorspelt.
Toepassingen van patroonherkenning
Computer visie : Objecten in afbeeldingen kunnen worden herkend met behulp van patroonherkenning die bepaalde patronen uit afbeelding of video kan extraheren die kunnen worden gebruikt in gezichtsherkenning, landbouwtechnologie, enz.
Burgerlijk bestuur: bewakings- en verkeersanalysesystemen om objecten zoals een auto te identificeren.
Engineering: Spraakherkenning wordt veel gebruikt in systemen zoals Alexa, Siri en Google Now.
hashmap en hashtabel in java
Geologie: Rotsenherkenning, het helpt geologen om rotsen te detecteren.
Spraakherkenning: Bij spraakherkenning worden woorden behandeld als een patroon en worden ze veel gebruikt in het spraakherkenningsalgoritme.
Vingerafdruk scannen: Bij vingerafdrukherkenning wordt patroonherkenning veel gebruikt om een persoon te identificeren, een van de toepassingen om de aanwezigheid in organisaties bij te houden.
Voordelen van patroonherkenning
- DNA-sequenties kunnen worden geïnterpreteerd
- Uitgebreid toegepast in de medische sector en robotica.
- Classificatieproblemen kunnen worden opgelost met patroonherkenning.
- Biometrische detectie
- Kan een bepaald object vanuit verschillende hoeken herkennen.
Verschil tussen machine learning en patroonherkenning
ML is een aspect dat leert van de gegevens zonder expliciet geprogrammeerd, dat iteratief van aard kan zijn en accuraat wordt naarmate het taken blijft uitvoeren. ML is een vorm van patroonherkenning die in feite het idee is om machines te trainen om patronen te herkennen en deze toe te passen op praktische problemen. ML is een functie die kan leren van gegevens en zichzelf iteratief kan blijven updaten om beter te presteren, maar patroonherkenning leert geen problemen, maar kan worden gecodeerd om patronen te leren. Patroonherkenning wordt gedefinieerd als gegevensclassificatie op basis van de statistische informatie die uit patronen is verkregen.
Patroonherkenning speelt een belangrijke rol bij de taak die machine learning probeert te bereiken. Evenzo, zoals mensen leren door patronen te herkennen. Patronen variëren vanvisuele patronen, geluidspatronen, signalen, weergegevens, enz. ML-model kan worden ontwikkeld om patronen te begrijpen met behulp van statistische analyse die gegevens verder kan classificeren. De resultaten kunnen een waarschijnlijke waarde zijn of zijn afhankelijk van de waarschijnlijkheid dat gegevens voorkomen.
Samenvatting
In dit artikel hebben we gekeken naar wat machine learning en patroonherkenning is, hoe ze samenwerken om een nauwkeurig en efficiënt model te maken. We hebben verschillende kenmerken van patroonherkenning onderzocht. Ook hoe de gegevens zijn onderverdeeld in een trainingsset en testset en hoe die kunnen worden gebruikt om een efficiënt model te maken dat nauwkeurige voorspellingen kan opleveren. Wat zijn de toepassingen ervan en hoe ze van elkaar verschillen, wordt kort besproken?
Edureka's maakt je bekwaam in technieken zoals Begeleid Leren, Onbewaakt Leren en Natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.
Als u vragen heeft over dit artikel, laat deze dan achter in het commentaar sectie hieronder en we zullen zo snel mogelijk terugkomen.