Mönsterigenkänning: Hur skiljer det sig från maskininlärning?

Den här artikeln ger dig en detaljerad och omfattande kunskap om mönsterigenkänning och hur det är en viktig aspekt av maskininlärning.

Mönsterigenkänning är en av de viktigaste funktionerna som styr alla AI- eller ML-projekt. Branschen för maskininlärning blomstrar säkert och i en bra riktning. Följande tips kommer att behandlas i den här artikeln:



Introduktion



I dagens värld flyter många olika typer av data över system för att kategorisera data vi kan inte använda traditionell programmering som har regler som kan kontrollera vissa villkor och klassificera data.

facebook big data-Edureka



Lösningen på detta problem är maskininlärning, med hjälp av det kan vi skapa en modell som kan klassificera olikamönster från data. En av tillämpningarna av detta är klassificeringen av skräppost eller icke-skräppostdata.

Maskininlärning

I maskininlärning kan vi inte förvänta oss att en modell är 100% korrekt men förutsägelserna bör vara så nära som möjligt så att den kan kategoriseras i en viss kategori. I maskininlärning skapas modellen baserat på vissa algoritmer som lär sig av de uppgifter som tillhandahålls för att göra förutsägelser.



Modellen bygger på statistik. Maskininlärning tar lite data för att analysera det och automatiskt skapa en modell som kan förutsäga saker. För att bli braförutsägelser från en modell måste vi tillhandahålla data som har olika egenskaper så att algoritmerna förstår olika mönster som kan finnas i ett givet problem.

Mönsterigenkänning

Mönster känns igen med hjälp av algoritmer som används i maskininlärning. Att känna igen mönster är processen att klassificera data baserat på modellen som skapas av träningsdata, som sedan upptäcker mönster och egenskaper från mönstren.

Mönsterigenkänning är den process som kan upptäcka olika kategorier och fåinformation om särskilda data. Några av tillämpningarna av mönsterigenkänning är röstigenkänning, väderprognos, objektdetektering i bilder etc.

Funktioner av mönsterigenkänning:

  • Mönsterigenkänning lär sig av data.

  • Identifiera mönster automatiskt även när de är delvis synliga.

  • Bör kunna känna igen mönster som är bekanta.

  • Mönstret ska kännas igen från olika vinklar och former.

Utbildnings- och inlärningsmodeller i mönsterigenkänning

För det första bör uppgifterna delas in i för att ställa in dvs. utbildning och testuppsättning. Att lära sig av data kan berätta hur systemets förutsägelser beror på vilken information som tillhandahålls och vilken algoritm som passar bra för specifika data, detta är en mycket viktig fas. Eftersom data är indelade i två kategorier kan vi använda träningsdata för att träna en algoritm och testdata används för att testa modellen, som redan sagt bör uppgifterna vara olika träning och testdata bör vara olika.

Så vi delar upp data i två uppsättningar normalt delar vi data där 70% av data används för att träna modellen, algoritmer extraherar viktiga mönster från det tillhandahållnadata och skapar en modell. Testuppsättningen innehåller 30% av hela data och används sedan för att verifiera modellens prestanda, dvs hur exakt är modellen som förutsäger resultaten.

Tillämpningar av mönsterigenkänning

  • Datorsyn : Objekt i bilder kan kännas igen med hjälp av mönsterigenkänning som kan extrahera vissa mönster från bild eller video som kan användas i ansiktsigenkänning, jordbruksteknik etc.

  • Civil förvaltning: övervaknings- och trafikanalyssystem för att identifiera objekt som en bil.

  • Teknik: Taligenkänning används ofta i system som Alexa, Siri och Google Now.

  • Geologi: Stenigenkänning, det hjälper geologen att upptäcka stenar.

  • Taligenkänning: I taligenkänning behandlas ord som ett mönster och används ofta i taligenkänningsalgoritmen.

  • Fingeravtrycksskanning: I fingeravtrycksigenkänning används mönsterigenkänning i stor utsträckning för att identifiera en person som en av applikationerna för att spåra närvaro i organisationer.

Fördelar med mönsterigenkänning

  • DNA-sekvenser kan tolkas
  • Tillämpas i stor utsträckning inom det medicinska området och robotik.
  • Klassificeringsproblem kan lösas med hjälp av mönsterigenkänning.
  • Biometrisk detektion
  • Kan känna igen ett visst objekt från olika vinklar.

Skillnaden mellan maskininlärning och mönsterigenkänning

ML är en aspekt som lär sig av data utan att det uttryckligen är programmerat, vilket kan vara iterativt och blir korrekt eftersom det fortsätter att utföra uppgifter. ML är en form av mönsterigenkänning som i grunden är idén att träna maskiner för att känna igen mönster och tillämpa dem på praktiska problem. ML är en funktion som kan lära sig av data och iterativt fortsätta att uppdatera sig för att prestera bättre, men mönsterigenkänning lär sig inte problem men det kan kodas för att lära sig mönster. Mönsterigenkänning definieras som dataklassificering baserat på den statistiska information som erhållits från mönster.

Mönsterigenkänning spelar en viktig roll i den uppgift som maskininlärning försöker åstadkomma. På samma sätt, som människor lär sig genom att känna igen mönster. Mönster varierar frånvisuella mönster, ljudmönster, signaler, väderdata etc. ML-modellen kan utvecklas för att förstå mönster med hjälp av statistisk analys som kan klassificera data ytterligare. Resultaten kan vara ett troligt värde eller bero på sannolikheten för att data kommer att uppstå.

Sammanfattning

I den här artikeln tittade vi på vad som är maskininlärning och mönsterigenkänning, hur de arbetar tillsammans för att skapa en exakt och effektiv modell. Vi utforskade olika funktioner i mönsterigenkänning. Hur informationen delas in i en träningsuppsättning och testuppsättning och hur den kan användas för att skapa en effektiv modell som kan ge korrekta förutsägelser. Vilka är tillämpningarna av dem och hur de skiljer sig från varandra diskuteras i korthet?

Edureka's gör dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Unsupervised Learning och Naturlig språkbehandling. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.

Om du har några frågor relaterade till den här artikeln, vänligen lämna dem i kommentarer avsnitt nedan och vi kommer att återgå så snart som möjligt.

java vänta och meddela exempel