Pattern Recognition: in cosa differisce dal Machine Learning

Questo articolo ti fornirà una conoscenza dettagliata e completa del Pattern Recognition e di come sia un aspetto importante del Machine Learning.

Pattern Recognition è una delle funzionalità chiave che governano qualsiasi progetto AI o ML. L'industria del Machine Learning è sicuramente in forte espansione e in una buona direzione. I seguenti suggerimenti verranno trattati in questo articolo:

introduzione





Nel mondo di oggi, molti tipi diversi di dati fluiscono attraverso i sistemi al fine di classificare i dati, non possiamo utilizzare la programmazione tradizionale che ha regole che possono controllare alcune condizioni e classificare i dati.

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La soluzione a questo problema è il Machine Learning, con l'aiuto di esso possiamo creare un modello che può classificare diversimodelli dai dati. Una delle applicazioni di questo è la classificazione dei dati spam o non spam.

Apprendimento automatico

In Machine Learning non possiamo aspettarci che un modello sia accurato al 100%, ma le previsioni dovrebbero essere il più vicino possibile in modo che possa essere classificato in una particolare categoria. In Machine Learning il modello viene creato sulla base di alcuni algoritmi che apprendono dai dati forniti per fare previsioni.



Il modello si basa sulle statistiche. L'apprendimento automatico utilizza alcuni dati per analizzarli e creare automaticamente un modello in grado di prevedere le cose. Per diventare bravopredizioni da un modello, abbiamo bisogno di fornire dati che abbiano caratteristiche diverse in modo che gli algoritmi comprendano diversi modelli che possono esistere in un dato problema.

Riconoscimento di modelli

I pattern vengono riconosciuti grazie agli algoritmi utilizzati nel Machine Learning. Il riconoscimento dei modelli è il processo di classificazione dei dati in base al modello creato dai dati di addestramento, che quindi rileva modelli e caratteristiche dai modelli.

Il riconoscimento del modello è il processo in grado di rilevare diverse categorie e ottenereinformazioni su dati particolari. Alcune delle applicazioni del riconoscimento dei modelli sono il riconoscimento vocale, le previsioni del tempo, il rilevamento di oggetti nelle immagini, ecc.

Caratteristiche del riconoscimento del modello:

  • Il riconoscimento del modello apprende dai dati.

  • Riconosci automaticamente i modelli anche se parzialmente visibili.

  • Dovrebbe essere in grado di riconoscere schemi familiari.

  • Il motivo dovrebbe essere riconosciuto da diverse angolazioni e forme.

Modelli di formazione e apprendimento nel riconoscimento di modelli

In primo luogo i dati dovrebbero essere suddivisi in set, ovvero set di addestramento e test. Imparare dai dati può dire come le previsioni del sistema dipendono dai dati forniti e quale algoritmo si adatta bene a dati specifici, questa è una fase molto importante. Poiché i dati sono divisi in due categorie, possiamo utilizzare i dati di addestramento per addestrare un algoritmo e i dati di test vengono utilizzati per testare il modello, come già detto i dati dovrebbero essere diversi, mentre i dati di test dovrebbero essere diversi.

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Quindi dividiamo i dati in due insiemi normalmente dividiamo i dati in cui il 70% dei dati viene utilizzato per l'addestramento del modello, gli algoritmi estraggono i modelli importanti dagli schemi fornitidati e crea un modello. Il set di test contiene il 30% dei dati interi e viene quindi utilizzato per verificare le prestazioni del modello, ovvero la precisione con cui il modello prevede i risultati.

Applicazioni del riconoscimento di modelli

  • Visione computerizzata : Gli oggetti nelle immagini possono essere riconosciuti con l'aiuto del riconoscimento di modelli che può estrarre determinati modelli da immagini o video che possono essere utilizzati nel riconoscimento facciale, nella tecnologia agricola, ecc.

  • Amministrazione civile: sistemi di sorveglianza e analisi del traffico per identificare oggetti come un'auto.

  • Ingegneria: Il riconoscimento vocale è ampiamente utilizzato in sistemi come Alexa, Siri e Google Now.

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  • Geologia: Riconoscimento delle rocce, aiuta il geologo a rilevare le rocce.

  • Riconoscimento vocale: Nel riconoscimento vocale, le parole vengono trattate come un modello e sono ampiamente utilizzate nell'algoritmo di riconoscimento vocale.

  • Scansione delle impronte digitali: Nel riconoscimento delle impronte digitali, il riconoscimento del modello è ampiamente utilizzato per identificare una persona tra le applicazioni per monitorare la presenza nelle organizzazioni.

Vantaggi del riconoscimento dei modelli

  • Le sequenze di DNA possono essere interpretate
  • Ampiamente applicato in campo medico e robotico.
  • I problemi di classificazione possono essere risolti utilizzando il riconoscimento del modello.
  • Rilevamento biometrico
  • È in grado di riconoscere un oggetto particolare da diverse angolazioni.

Differenza tra Machine Learning e Pattern Recognition

Il ML è un aspetto che apprende dai dati senza una programmazione esplicita, che può essere di natura iterativa e diventa accurato man mano che continua a svolgere le attività. ML è una forma di riconoscimento di modelli che è fondamentalmente l'idea di macchine di addestramento per riconoscere modelli e applicarli a problemi pratici. ML è una funzionalità che può apprendere dai dati e continuare ad aggiornarsi in modo iterativo per funzionare meglio, ma il riconoscimento dei modelli non apprende i problemi ma può essere codificato per apprendere i modelli. Il riconoscimento dei modelli è definito come la classificazione dei dati basata sulle informazioni statistiche ottenute dai modelli.

Il riconoscimento dei modelli gioca un ruolo importante nell'attività che l'apprendimento automatico sta cercando di realizzare. Allo stesso modo, come gli esseri umani imparano riconoscendo i modelli. I modelli variano damodelli visivi, schemi sonori, segnali, dati meteorologici, ecc. Il modello ML può essere sviluppato per comprendere modelli utilizzando analisi statistiche che possono classificare ulteriormente i dati. I risultati potrebbero essere un valore probabile o dipendere dalla probabilità di occorrenza dei dati.

Sommario

In questo articolo, abbiamo esaminato cosa sono l'apprendimento automatico e il riconoscimento di modelli, come funzionano insieme per creare un modello accurato ed efficiente. Abbiamo esplorato diverse caratteristiche del riconoscimento di pattern. Inoltre, come i dati vengono suddivisi in un set di addestramento e un set di test e come possono essere utilizzati per creare un modello efficiente in grado di fornire previsioni accurate. Quali sono le loro applicazioni e come differiscono tra loro viene discusso in breve?

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