ה טכנולוגיות מתפתחות כמו למידת מכונה כמו גם נתונים גדולים. נכון לעכשיו, הנתונים השונים הפכו לזמינים שההנחה שלהם הייתה אחרת. נתונים אלה עשויים להיות קבועים במקורות סבירים נוספים בכדי להשתמש בשיטות קשות יותר לניתוח הנתונים בכדי להגדיל את יתרונות העסק. הכרה בתבניות מציעה את התועלת המתוכננת עבור התאגיד, מה שמביא להגשמת פיתוח ללא הפסקה בשוק המשתנה ללא הרף. בעולם הדיגיטלי, התבנית איננה אלא הכל, אשר ניתן לראות אותה באופן פיזי גם באופן מתמטי באמצעות יישום אלגוריתמים. למשל, הצבעים השונים על הבגדים, דפוס הדיבור וכו '. דפוס ב מדעי המחשב ניתן לסמן בעזרת עקרונות של תכונות וקטוריות.

מהי זיהוי תבניות?

ה הגדרת זיהוי תבנית הוא הפרוצדורה של בידול נתונים וכן פילוח על בסיס אלמנטים כלליים שנקבעו אחרת קריטריונים שניתן להשיג על ידי אלגוריתמים מסוימים. הכרה זו היא אחד המרכיבים החיוניים בטכנולוגיית למידת מכונה.

עבודת הפרזנטציה של כריסטופר בישופ מתארת את המושגים של זיהוי תבניות ולמידת מכונה , שם הכרה זו עוסקת ב זיהוי אוטומטי של קביעות במידע באמצעות אלגוריתמי המחשב ובאמצעות קביעות אלו ניתן לבצע את הפעולות כמו סיווג נתונים לקטגוריות שונות.

באמצעות זיהוי זה ניתן לזהות דברים על סמך התכונות שלהם. דפוס זה מספר את סיפורי הנתונים לאורך גאות, קוצים, קווים שטוחים וזרמים. כאן הנתונים יכולים להיות כל דבר כמו טקסט, תמונה, צליל, סנטימנט וכו '. באמצעות אלגוריתמים אלה, ניתן לעבד את כל הנתונים ברצף על ידי הבנת הסדרה.

זיהוי תבנית

הדוגמאות להכרה זו כוללות בעיקר זיהוי רמקולים, זיהוי דיבור , אבחון רפואי אוטומטי ו- MDR (זיהוי מסמכי מולטימדיה).

ניתן לסמן תכונות של זיהוי תבניות כמשתנים בינאריים רציפים ודיסרטיים. ניתן להגדיר זאת כמשמעות של מדידה אחת (או) יותר, המחושבת כך שהיא סופרת כמה מאפיינים חשובים של הדבר. התכונות של זה כוללות בעיקר את הדברים הבאים.

“מה לינארי ולא לינארי ”

מערכת זו חייבת לזהות את הדפוס המוכר במהירות ובמדויק
זיהוי וסיווג של אובייקטים לא ידועים
זהה בדיוק אובייקטים וצורות מזוויות שונות
זיהוי דפוסים גם כאשר קבורים חלקית
זהה דפוסים במהירות ובאוטומטיות.

דוגמניות

מודלים אלה מסווגים לשלושה כגון התאמה סטטיסטית, תחבירית או מבנית.
מודל סטטיסטי משמש לזיהוי היכן שייכת יצירה מדויקת וסוג זה של מודל משתמש בלימוד מכונה מפוקח.
מודל תחבירי או מבני משמש לתיאור קשר מורכב יותר בין אלמנטים. סוג זה של מודל משתמש בלימוד מכונה מבוקר למחצה
מודל התאמת תבניות משמש להשוות את התכונות של האובייקט על ידי התבנית המוגדרת מראש וכן לזהות את האובייקט בעזרת פרוקסי. סוג זה של מודל משמש לבדיקת פלגיאט.

עובד

האלגוריתם של זיהוי זה כולל בעיקר שני חלקים עיקריים כמו חקרני ותיאורי. אקספלורטיבי משמש לזיהוי המשותף במידע ואילו תיאורי משמש לסיווג המשותף באופן מסוים.

ניתן להשתמש בתערובת של שני אלמנטים אלה להסרת תובנות מהמידע, הכוללות את השימוש בניתוח נתונים גדולים. ניתוח הגורמים הרגילים עם הקשר שלהם מגלה פרטים בתוך הנושא הקריטיים להבנתו.

תהליך / שלבים המעורבים בזיהוי תבניות

איסוף נתונים ממקורות שונים
ניקה את הנתונים מרעש
הנתונים נצפים לגבי תכונות קשורות, אחרת אלמנטים כלליים
לאחר מכן, אלמנטים אלה מקובצים בחלקים מדויקים
חלקים אלה נבדקים על ידי תובנות לגבי מערכי נתונים
התובנות שהוסרו מבוצעות בתהליך העסקי.

תהליך-שלבים-מעורבים-בזיהוי-תבנית

קולטנים

המונח PRR מייצג קולטני זיהוי תבניות. זה ממלא תפקיד חיוני בתפקוד המתאים של מערכת החיסון הטבעית. אלה חיישנים מארחים קבועים על ידי קו חיידקים, שמבחינים במולקולות המייחדות את הפתוגנים. הם חלבונים המתבטאים בעיקר בתאי מערכת החיסון המולדת כמו תאים דנדריטים, מונוציטים, מקרופאגים, תאי אפיתל ונויטרופילים כדי לזהות שתי קבוצות של מולקולות:

PAMPS (דפוס מולקולרי הקשור לפתוגן) מחוברים באמצעות פתוגנים מיקרוביאליים ו- DAMPS (דפוסים מולקולריים הקשורים לנזק) מחוברים באמצעות רכיבי תאי מארח המוזרמים לאורך כל נזק לתאים. אלה נקראים גם כ- PPRR (קולטנים פרימיטיביים לזיהוי תבניות) כאשר הם השתנו לפני שברים אחרים של המערכת החיסונית.

תת קבוצות ה- PRR מסווגות לסוגים שונים על סמך תפקודן, ספציפיות הליגנד, לוקליזציה ויחסים אבולוציוניים. בהתאם ללוקליזציה, ניתן לסווג את זה לשני סוגים כמו PRRs הקשורים לקרום ו- PRRs cytoplasmic. PRRs הקשורים לממברנה שיכללו TLRs (קולטנים דמויי אגרה) ו- CLRs (קולטני לקטין מסוג C) ואילו PRRs Cytoplasmic מהווים NLRs (קולטנים דמויי NOD) ו- RLRs (קולטנים דמויי RIG-I).

יתרונות

היתרונות של זיהוי תבניות כוללים את הדברים הבאים.

זה פותר בעיות סיווג
זה פותר בעיות זיהוי ביו-מטריות מזויפות
זה משמש לזיהוי תבנית הבד עבור אנשים עיוורים שנפגעו ויזואלית.
זה מסייע בהתייעצות הדוברים.
באמצעות זה ניתן לזהות אובייקט ספציפי מזווית שונה.

חסרונות

החסרונות של זיהוי תבניות כוללים את הדברים הבאים.

“כיצד להשתמש במגהר לבדיקת חוט ”

סוג זה של הכרה קשה לביצוע וזו שיטה איטית ביותר.
זה דורש מערך נתונים גדול יותר כדי לרכוש דיוק משופר.
היא לא יכולה להבהיר מדוע מזוהה אובייקט מדויק.

יישומים

ה יישומי זיהוי תבניות כוללים בעיקר את הדברים הבאים.

הוא משמש לעיבוד תמונות, ניתוח ופילוח
זה משמש בראיית מחשב
זה משמש בסיווג של אות מכ'ם או ניתוח
זה משמש ב זיהוי טביעות אצבע
זה משמש לניתוח סייסמי
זה משמש לזיהוי דיבור

מכתבי זיהוי תבניות מכוון לפרסום מהיר של מאמרים קצרים בעלי תשומת לב רחבה בזיהוי תבניות. תחומי הנושא כוללים בעיקר את כל תחומי המודעות הנוכחיים המסומנים על ידי הקבוצות הטכניות של האגודה הבינלאומית לזיהוי תבניות IAPR. הדוגמאות לכך כוללות בעיקר רשתות סטטיסטיות, עצביות, כריית נתונים, למידת מכונה, אלגברי, זיהוי תבניות על סמך הגרף, ניתוח אותות, עיבוד תמונה, רובוטיקה, זיהוי דיבור, ניתוח מוסיקה, מערכות מולטימדיה, ביומטריה וכו '.

לפיכך, מדובר בסך הכל בזיהוי תבניות. להמשך התפתחות של טכנולוגיית החישוב, זה המפתח. באמצעות זה, ניתוח נתונים גדולים יכול להתפתח יותר וכולם יכולים להרוויח מאלגוריתמי למידת מכונה. ניתן לבצע זאת בכל סוג של ענף היכן המידע שלהם יש השוואות בתוך המידע. לפיכך, זה הגיוני להאמין להזדמנות של ביצוע טכנולוגיה זו לפעולות הסחר שלך כדי להפוך אותם למיומנים במיוחד. הנה שאלה בשבילך, מה זה קולטן לזיהוי תבניות ?