tehnologii emergente cum ar fi învățarea automată, precum și big data. În prezent, diferitele date au devenit disponibile, care fie au fost considerate altfel luate în considerare. Aceste date pot fi fixate în surse probabile suplimentare pentru a utiliza metode mai dificile pentru analiza datelor pentru a crește beneficiile afacerii. Recunoașterea tiparului oferă beneficiul planificat pentru corporație, ceea ce o face să realizeze dezvoltarea continuă pe piața în continuă schimbare. În lumea digitală, tiparul nu este altceva decât orice, ceea ce poate fi văzut fizic altfel observat matematic prin aplicarea algoritmilor. De exemplu, diferitele culori de pe articole de îmbrăcăminte, modelul vorbirii etc. Un model în informatică poate fi semnificat cu ajutorul principiilor caracteristicilor vectoriale.

Ce este recunoașterea modelelor?

definirea recunoașterii tiparului este procedura de diferențiere a datelor, precum și de segmentare pe baza unor elemente generale, altfel stabilite criterii care pot fi realizate de algoritmi anumiți. Această recunoaștere este unul dintre elementele esențiale ale tehnologiei de învățare automată.

Lucrarea de prezentare a lui Christopher Bishop descrie conceptele de recunoașterea modelelor și învățarea automată , unde această recunoaștere se ocupă de detectare automată a regularităților în informații prin intermediul algoritmilor computerului și prin utilizarea acestor regularități, acțiunile pot fi întreprinse precum clasificarea datelor în diferite categorii.

Prin utilizarea acestei recunoașteri, lucrurile pot fi identificate pe baza caracteristicilor lor. Acest model spune poveștile de date de-a lungul refluxurilor, vârfurilor, liniilor plate și fluxurilor. Aici datele pot fi de genul textului, imaginii, sunetului, sentimentului etc. Utilizând acești algoritmi, orice date ale naturii secvențiale pot fi procesate făcând seria de înțeles.

recunoasterea formelor

Exemplele acestei recunoașteri includ în principal identificarea vorbitorilor, recunoaștere a vorbirii , diagnostic medical automat și MDR (recunoașterea documentelor multimedia).

Caracteristicile recunoașterii tiparului pot fi semnificate ca variabile binare continue, discrete. Poate fi definit ca, semnificația uneia sau a mai multor măsurători, calculate astfel încât să numere câteva caracteristici importante ale lucrului. Caracteristicile acestui lucru includ în principal următoarele.

“probleme de divizor de tensiune cu soluții ”

Acest sistem trebuie să identifice rapid și exact modelul familiar
Identificați și clasificați obiectele necunoscute
Identificați exact obiectele și formele din diferite unghiuri
Recunoașteți tiparele chiar și atunci când sunt parțial îngropate
Identificați tiparele rapid cu ușurință și automatitate.

Modele

Aceste modele sunt clasificate în trei, cum ar fi statistice, sintactice sau structurale și potrivirea șablonului.
Un model statistic este utilizat pentru a recunoaște oriunde aparține o piesă exactă și acest tip de model utilizează învățarea automată supravegheată.
Modelul sintactic sau structural este folosit pentru a descrie o relație mai compusă între elemente. Acest tip de model utilizează învățarea automată semi-controlată
Modelul de potrivire a șabloanelor este utilizat pentru a echivala caracteristicile obiectului de șablonul predefinit, precum și pentru a recunoaște obiectul cu ajutorul proxy-ului. Acest tip de model este utilizat pentru verificarea plagiatului.

Lucru

Algoritmul acestei recunoașteri include în principal două părți principale, cum ar fi explorativ și descriptiv. Explorativ este utilizat pentru a identifica elementele comune în cadrul informațiilor, în timp ce descriptiv este utilizat pentru a clasifica elementele comune într-o manieră specială

Amestecul acestor două elemente poate fi folosit pentru a elimina informațiile din informații, cuprinzând utilizarea în cadrul analizei de date mari. Analiza factorilor obișnuiți cu asocierea lor descoperă detalii în cadrul subiectului care sunt esențiale pentru înțelegerea acestuia.

Proces / pași implicați în recunoașterea modelelor

Colectarea datelor din diferite surse
Am curățat datele de zgomot
Datele sunt observate pentru caracteristicile conexe, altfel elemente generale
Ulterior, aceste elemente sunt grupate în secțiuni exacte
Aceste secțiuni sunt examinate pentru informații despre seturile de date
Statisticile eliminate sunt executate în procesul de afaceri.

pași-proces-implicați-în-recunoaștere-tipar

Receptoare

Termenul PRR înseamnă receptori de recunoaștere a modelelor. Acesta joacă un rol esențial în cadrul funcției adecvate a sistemului imunitar natural. Aceștia sunt senzori gazdă fixați de linia germinativă, care observă molecule distincte pentru agenții patogeni. Acestea sunt proteine exprimate în principal cu celulele sistemului imunitar înnăscut, cum ar fi celulele dendritice, monocitele, macrofagele, celulele epiteliale și neutrofile pentru a recunoaște două seturi de molecule:

PAMPS (tiparul molecular asociat cu agentul patogen) sunt conectate prin agenți patogeni microbieni și DAMPS (modelele moleculare asociate cu deteriorarea) sunt conectate prin componente ale celulelor gazdă care sunt descărcate de-a lungul leziunilor celulare. Aceștia sunt, de asemenea, numiți ca PPRR (receptori primitivi de recunoaștere a modelelor), deoarece s-au schimbat înainte de alte fracțiuni ale sistemului imunitar.

Subgrupurile PRR sunt clasificate în diferite tipuri în funcție de funcția lor, specificitatea ligandului, localizare și relațiile evolutive. În funcție de localizare, aceasta poate fi clasificată în două tipuri, cum ar fi PRR legate de membrană și PRR citoplasmatice. PRR legate de membrană pentru a cuprinde TLR (receptori de tip Toll) și CLR (receptori de lectină de tip C) în timp ce PRR citoplasmatice cuprind NLR (receptori de tip NOD) și RLR (receptori de tip RIG-I).

Avantaje

Avantajele recunoașterii tiparelor includ următoarele.

Rezolvă problemele de clasificare
Rezolvă probleme false de detectare bio-metrică
Aceasta este utilizată pentru a recunoaște modelul de pânză pentru persoanele nevăzătoare deteriorate vizual.
Ajută la diarizarea difuzoarelor.
Prin utilizarea acestuia se poate identifica un anumit obiect dintr-un unghi diferit.

Dezavantaje

Dezavantajele recunoașterii tiparelor includ următoarele.

Acest tip de recunoaștere este dificil de executat și este o metodă extrem de lentă.
Este nevoie de un set de date mai mare pentru a obține o precizie sporită.
Nu poate clarifica de ce este identificat un obiect exact.

Aplicații

aplicații de recunoaștere a modelelor includ în principal următoarele.

“diferența dintre bucla închisă și bucla deschisă ”

Este utilizat în procesarea, analiza și segmentarea imaginilor
Acesta este utilizat în viziunea computerizată
Acesta este utilizat în clasificarea semnalului radar sau a analizei
Aceasta este folosită în identificarea amprentei
Aceasta este utilizată în analiza seismică
Aceasta este utilizată în recunoașterea vorbirii

Scrisori de recunoaștere a modelelor urmărește publicarea rapidă a articolelor scurte cu o atenție largă în recunoașterea tiparelor. Domeniile de subiect implică în principal toate domeniile actuale de conștientizare semnificate de grupurile tehnice ale IAPR- Asociația internațională de recunoaștere a modelelor. Exemplele acestui lucru includ în principal statistice, rețele neuronale, extragere de date, învățare automată, algebrică, recunoaștere tipare bazată pe grafic, analiză semnal, procesare imagine, robotică, recunoaștere vorbire, analiză muzicală, sisteme multimedia, Biometrie etc.

Astfel, este vorba despre recunoașterea tiparelor. Pentru mai multe dezvoltare de tehnologie de calcul, este cheia. Utilizând acest lucru, analiza datelor mari poate dezvolta mai mult și se poate câștiga cu toții din algoritmii de învățare automată. Acest lucru poate fi executat în orice tip de industrie în ceea ce privește unde informațiile lor sunt comparative în cadrul informațiilor. Astfel, este logic să credeți oportunitatea de a executa această tehnologie în operațiunile dvs. comerciale pentru a le face mai competente. Iată o întrebare pentru dvs., care este receptor de recunoaștere a modelelor ?