Mintafelismerés: Miben különbözik a gépi tanulástól

Ez a cikk részletes és átfogó ismereteket nyújt Önnek a mintafelismerésről, és arról, hogy ez a gépi tanulás fontos szempontja.

A mintafelismerés az egyik legfontosabb jellemző, amely bármilyen AI vagy ML projektet irányít. A gépi tanulás ipara biztosan virágzik és jó irányba mutat. Ez a cikk a következő mutatókkal foglalkozik:



Bevezetés



A mai világban nagyon sokféle típusú adat áramlik a rendszereken annak érdekében, hogy kategorizálhassuk azokat az adatokat, amelyeket nem használhatunk a hagyományos programozással, amelynek szabályai vannak, amelyek ellenőrizhetnek bizonyos feltételeket és osztályozhatnak adatokat.

facebook big data-Edureka



A probléma megoldása a Gépi tanulás, amelynek segítségével létrehozhatunk egy modellt, amely különböző osztályokat sorolhat be minták az adatokból. Ennek egyik alkalmazása a spam vagy nem spam adatok osztályozása.

Gépi tanulás

A gépi tanulásban nem számíthatunk arra, hogy a modell 100% -ban pontos legyen, de az előrejelzéseknek a lehető legközelebb kell lenniük, hogy egy adott kategóriába sorolható legyen. A gépi tanulás során a modellt néhány algoritmus alapján hozzák létre, amelyek a megadott adatokból tanulnak, és így jósolhatnak.



A modell statisztikákra épít. A gépi tanuláshoz néhány adat szükséges az elemzéséhez, és automatikusan létrejön egy olyan modell, amely megjósolhatja a dolgokat. Annak érdekében, hogy jó legyen előrejelzéseket egy modell alapján, különböző jellemzőkkel rendelkező adatokat kell szolgáltatnunk, hogy az algoritmusok megértsék az adott problémában előforduló különböző mintázatokat.

ellenőrzési folyamat utasítások java-ban

Mintafelismerés

A mintákat a gépi tanulás során használt algoritmusok ismerik fel. A minták felismerése az adatok osztályozása az edzésadatok által létrehozott modell alapján, amely aztán mintákat és jellemzőket detektál a mintákból.

A mintafelismerés az a folyamat, amely különböző kategóriákat képes felismerni és megszerezni információk az egyes adatokról. A minták felismerésének egyes alkalmazásai a hangfelismerés, az időjárás-előrejelzés, a tárgyak detektálása a képeken stb.

A mintafelismerés jellemzői:

__init__ python 3
  • A mintafelismerés az adatokból tanul.

  • Automatikusan felismeri a mintákat, még akkor is, ha részben láthatóak.

  • Képesnek kell lennie az ismert minták felismerésére.

  • A mintát különböző szögekből és formákból kell felismerni.

Képzési és tanulási modellek a mintafelismerésben

Először az adatokat fel kell osztani a készletre, azaz a képzési és tesztelési készletre. Az adatokból tanulva meg lehet állapítani, hogy a rendszer előrejelzései mennyire függnek a rendelkezésre bocsátott adatoktól, valamint hogy mely algoritmus alkalmas a konkrét adatokra, ez egy nagyon fontos szakasz. Mivel az adatok két kategóriára oszlanak, az edzésadatokat felhasználhatjuk egy algoritmus kiképzésére, és a tesztelési adatokat használjuk a modell tesztelésére, mivel már említettük, hogy az adatoknak sokféléknek kell lenniük a képzési és a tesztelési adatoknak különbözniük kell.

Tehát az adatokat két halmazra osztjuk, általában olyan adatokat osztunk meg, amelyekben az adatok 70% -át felhasználják a modell oktatásához, az algoritmusok a fontos mintákat vonják ki a megadott adatokat és létrehoz egy modellt. A tesztkészlet a teljes adatok 30% -át tartalmazza, és ezután felhasználják a modell teljesítményének ellenőrzésére, azaz mennyire pontosan megjósolja a modell az eredményeket.

A mintafelismerés alkalmazásai

  • Számítógépes látás : A képeken lévő objektumok felismerhetők egy mintafelismerés segítségével, amely bizonyos mintákat képes kivonni a képből vagy a videóból, amelyek felhasználhatók az arcfelismerésben, a gazdálkodási technikában stb.

  • Civil igazgatás: megfigyelő és forgalomelemző rendszerek az objektumok, például egy autó azonosítására.

  • Mérnöki: A beszédfelismerést széles körben használják olyan rendszerekben, mint az Alexa, a Siri és a Google Asszisztens.

  • Geológia: Kőzetek felismerése, ez segíti a geológust a kőzetek felderítésében.

  • Beszédfelismerés: A beszédfelismerésben a szavakat mintaként kezelik, és széles körben használják a beszédfelismerési algoritmusban.

  • Ujjlenyomat szkennelés : Az ujjlenyomat-felismerésben a mintafelismerést széles körben használják egy személy azonosítására az egyik alkalmazásban, amely a szervezetekben való részvétel nyomon követésére szolgál.

A mintafelismerés előnyei

  • A DNS-szekvenciák értelmezhetők
  • Széles körben alkalmazzák az orvosi területen és a robotikában.
  • Az osztályozási problémák megoldhatók mintázatfelismeréssel.
  • Biometrikus detektálás
  • Különböző szögekből képes felismerni egy adott tárgyat.

Különbség a gépi tanulás és a mintafelismerés között

Az ML olyan szempont, amely kifejezetten programozás nélkül tanul az adatokból, amely iteratív jellegű lehet, és a feladatok végrehajtása közben pontos lesz. Az ML a mintafelismerés egyik formája, amely alapvetően az a gondolat, hogy a gépeket fel kell ismerni a minták felismerésére és gyakorlati problémákra való alkalmazására. Az ML olyan funkció, amely tanulhat az adatokból, és ismételten folyamatosan frissíti önmagát a jobb teljesítmény érdekében, de a mintafelismerés nem tanul problémákat, de kódolható a minták megtanulásához. A minták felismerését adatsorolásként definiálják a mintákból nyert statisztikai információk alapján.

mi a __init__ a pythonban

A mintafelismerés fontos szerepet játszik abban a feladatban, amelyet a gépi tanulás megpróbál elérni. Hasonlóképpen, ahogy az emberek a minták felismerésével tanulnak. A minták eltérnek vizuális minták, hangminták, jelek, időjárási adatok stb. Az ML modell kialakítható a minták megértéséhez statisztikai elemzés segítségével, amely tovább osztályozhatja az adatokat. Az eredmények valószínű értékek lehetnek, vagy függhetnek az adatok előfordulásának valószínűségétől.

Összegzés

Ebben a cikkben megvizsgáltuk, mi a gépi tanulás és a mintafelismerés, hogyan működnek együtt a pontos és hatékony modell létrehozása érdekében. Megvizsgáltuk a mintafelismerés különböző jellemzőit. Azt is, hogy az adatok hogyan vannak felosztva egy képzési és tesztkészletre, és hogyan lehet felhasználni egy hatékony modell létrehozására, amely pontos előrejelzéseket szolgáltathat. Melyek ezek alkalmazásai és miben különböznek egymástól, röviden tárgyaljuk?

Edureka's elsajátítja az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és Természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, például a mély tanulásról, a grafikus modellekről és a megerősítő tanulásról.

Ha bármilyen kérdése van ezzel a cikkel kapcsolatban, kérjük, hagyja őket a megjegyzések részben alatt, és a lehető leghamarabb visszatérünk.