Разпознаването на образци е една от ключовите характеристики, които управляват всеки проект за AI или ML. Индустрията на машинното обучение със сигурност процъфтява и е в добра посока. В тази статия ще бъдат разгледани следните указатели:
- Въведение
- Машинно обучение
- Разпознаване на шаблон
- Характеристики на разпознаването на образци
- Модели за обучение и обучение при разпознаване на образци
- Приложения за разпознаване на образци
- Предимства на разпознаването на образци
- Разлика между машинното обучение и разпознаването на образци
- Обобщение
Въведение
В съвременния свят много различни видове данни протичат през системите, за да категоризираме данните, които не можем да използваме традиционно програмиране, което има правила, които могат да проверят някои условия и да класифицират данните.
Решението на този проблем е машинното обучение, с помощта на което можем да създадем модел, който може да класифицира различнимодели от данни. Едно от приложенията на това е класификацията на спам или неспам данни.
Машинно обучение
В машинното обучение не можем да очакваме даден модел да е 100% точен, но прогнозите трябва да са възможно най-близки, за да може да се категоризира в определена категория. В машинното обучение моделът се създава въз основа на някои алгоритми, които се учат от предоставените данни, за да правят прогнози.
Моделът се основава на статистиката. Машинното обучение отнема някои данни, за да ги анализира и автоматично създава модел, който може да предскаже нещата. За да се получи добропрогнози от модел, трябва да предоставим данни, които имат различни характеристики, така че алгоритмите да разбират различни модели, които могат да съществуват в даден проблем.
научете pl sql онлайн безплатно
Разпознаване на шаблон
Шаблоните се разпознават с помощта на алгоритми, използвани в машинното обучение. Разпознаването на модели е процесът на класифициране на данните въз основа на модела, който е създаден чрез данни за обучение, който след това открива модели и характеристики от моделите.
Разпознаването на образци е процесът, който може да открие различни категории и да получиинформация за конкретни данни. Някои от приложенията за разпознаване на модели са разпознаване на глас, прогноза за времето, откриване на обекти в изображения и т.н.
Характеристики на разпознаването на образец:
претоварване и заместване в java
Разпознаването на образци се учи от данните.
Автоматично разпознава модели дори когато са частично видими.
Трябва да може да разпознава познати модели.
Моделът трябва да бъде разпознат от различни ъгли и форми.
Модели за обучение и обучение при разпознаване на образци
Първо данните трябва да бъдат разделени, за да се зададе, т.е. набор за обучение и тестване. Ученето от данните може да покаже как прогнозите на системата са в зависимост от предоставените данни, както и кой алгоритъм е подходящ за конкретни данни, това е много важна фаза. Тъй като данните са разделени на две категории, ние можем да използваме данните за обучение, за да обучим алгоритъм, а данните за тестване се използват за тестване на модела, както вече казахме, че данните трябва да са разнообразни, а данните за тестване трябва да са различни.
Така че ние разделяме данните на два набора, обикновено разделяме данни, в които 70% от данните се използват за обучение на модела, алгоритмите извличат важните модели от предоставенитеданни и създава модел. Комплектът за тестване съдържа 30% от всички данни и след това се използва за проверка на работата на модела, т.е. колко точно е моделът, който предсказва резултатите.
Приложения за разпознаване на образци
Компютърно зрение : Обектите в изображенията могат да бъдат разпознати с помощта на разпознаване на модели, което може да извлече определени модели от изображение или видео, които могат да се използват при разпознаване на лица, земеделски технологии и др.
Гражданска администрация: системи за наблюдение и анализ на трафика за идентифициране на обекти като автомобил.
Инженерство: Разпознаването на реч се използва широко в системи като Alexa, Siri и Google Now.
Геология: Разпознаването на скали, помага на геолога да открива скали.
Гласово разпознаване: При разпознаването на реч думите се третират като модел и се използват широко в алгоритъма за разпознаване на реч.
Сканиране на пръстови отпечатъци: При разпознаването на пръстови отпечатъци разпознаването на образци се използва широко за идентифициране на човек, едно от приложенията за проследяване на присъствието в организации.
Предимства на разпознаването на образци
- ДНК последователностите могат да бъдат интерпретирани
- Широко се прилага в медицинската област и роботиката.
- Проблемите с класификацията могат да бъдат решени с помощта на разпознаване на образци.
- Биометрично откриване
- Може да разпознае определен обект от различни ъгли.
Разлика между машинното обучение и разпознаването на образци
ML е аспект, който се учи от данните без изрично програмиран, който може да има итеративен характер и да стане точен, докато продължава да изпълнява задачи. ML е форма на разпознаване на шаблони, която в основата си е идеята на тренировъчните машини да разпознават модели и да ги прилагат към практически проблеми. ML е функция, която може да се учи от данни и итеративно да се актуализира, за да се представя по-добре, но разпознаването на образци не научава проблеми, но може да се кодира, за да научи модели. Разпознаването на образци се определя като класификация на данните въз основа на статистическата информация, получена от модели.
c ++ алгоритъм за сортиране на обединяване
Разпознаването на образци играе важна роля в задачата, която машинното обучение се опитва да постигне. По същия начин, докато хората се учат чрез разпознаване на модели. Моделите варират отвизуални модели, звукови модели, сигнали, метеорологични данни и др. Моделът ML може да бъде разработен за разбиране на модели, използвайки статистически анализ, който може да класифицира данните допълнително. Резултатите може да са вероятна стойност или да зависят от вероятността за поява на данни.
Обобщение
В тази статия разгледахме какво е машинно обучение и разпознаване на модели, как те работят заедно, за да създадат точен и ефективен модел. Проучихме различни характеристики на разпознаването на образци. Също така, как данните са разделени на набор за обучение и набор за тестване и как това може да се използва за създаване на ефективен модел, който може да предостави точни прогнози. Какви са приложенията им и как те се различават един от друг е обсъдено накратко?
Edureka’s ви прави владеещи техники като контролирано обучение, учене без надзор и Обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.
Ако имате някакви въпроси, свързани с тази статия, моля, оставете ги в раздел за коментари по-долу и ще се върнем възможно най-скоро.