Ang Pagkilala sa pattern ay isa sa mga pangunahing tampok na namamahala sa anumang proyekto ng AI o ML. Ang industriya ng Machine Learning ay tiyak na booming at sa isang mabuting direksyon. Saklaw ang artikulong ito sa artikulong ito:
- Panimula
- Pag-aaral ng Makina
- Pagkilala sa pattern
- Mga Tampok ng Pagkilala sa pattern
- Mga Modelong Pagsasanay at Pagkatuto sa Pagkilala sa pattern
- Mga Aplikasyon ng Pagkilala sa pattern
- Mga kalamangan ng pagkilala sa pattern
- Pagkakaiba sa Pagitan ng Makina at Pagkilala sa pattern
- Buod
Panimula
Sa mundo ngayon, maraming iba't ibang uri ng data ang dumadaloy sa mga system upang maikategorya ang data na hindi namin maaaring gamitin ang tradisyunal na programa na may mga panuntunan na maaaring suriin ang ilang mga kundisyon at mauri ang data.
Ang solusyon sa problemang ito ay ang Pag-aaral ng Machine, sa tulong nito makakagawa tayo ng isang modelo na maaaring maiuri ang ibamga pattern mula sa data. Isa sa mga aplikasyon nito ay ang pag-uuri ng data ng spam o di-spam.
Pag-aaral ng Makina
Sa Pag-aaral ng Machine hindi namin maaasahan ang isang modelo na maging 100% tumpak ngunit ang mga hula ay dapat na mas malapit hangga't maaari upang maikategorya ito sa isang partikular na kategorya. Sa Pag-aaral sa Machine ang modelo ay nilikha batay sa ilang mga algorithm na natututo mula sa data na ibinigay upang makagawa ng mga hula.
Bumubuo ang modelo sa mga istatistika. Ang pagkatuto ng machine ay tumatagal ng ilang data upang pag-aralan ito at awtomatikong lumikha ng ilang modelo na maaaring mahulaan ang mga bagay. Upang makakuha ng mabutimga hula mula sa isang modelo, kailangan naming magbigay ng data na may iba't ibang mga katangian upang maunawaan ng mga algorithm ang iba't ibang mga pattern na maaaring mayroon sa isang naibigay na problema.
kung paano ideklara ang dinamikong array sa java
Pagkilala sa pattern
Ang mga pattern ay kinikilala ng tulong ng mga algorithm na ginamit sa Pag-aaral ng Machine. Ang pagkilala sa mga pattern ay ang proseso ng pag-uuri ng data batay sa modelo na nilikha ng data ng pagsasanay, na pagkatapos ay nakakakita ng mga pattern at katangian mula sa mga pattern.
Ang pagkilala sa pattern ay ang proseso na maaaring makakita ng iba't ibang mga kategorya at makakuhaimpormasyon tungkol sa partikular na data. Ang ilan sa mga aplikasyon ng pagkilala sa mga pattern ay pagkilala sa boses, pagtataya ng panahon, pagtuklas ng bagay sa mga imahe, atbp.
Mga Tampok ng Pagkilala sa pattern:
Ang pagkilala sa pattern ay natututo mula sa data.
Awtomatikong kilalanin ang mga pattern kahit na bahagyang nakikita.
Dapat makilala ang mga pattern na pamilyar.
Ang pattern ay dapat makilala mula sa iba't ibang mga anggulo at hugis.
Mga Modelong Pagsasanay at Pagkatuto sa Pagkilala sa pattern
Una ang data ay dapat na nahahati upang maitakda ie set ng pagsasanay at pagsubok. Ang pag-aaral mula sa data ay maaaring sabihin kung paano nakasalalay ang mga hula ng system sa ibinigay na data pati na kung aling ang algorithm na nababagay nang maayos para sa tukoy na data, ito ay isang napakahalagang yugto. Dahil ang data ay nahahati sa dalawang kategorya maaari naming gamitin ang data ng pagsasanay upang sanayin ang isang algorithm at ginagamit ang pagsubok ng data upang subukan ang modelo, tulad ng sinabi na ang data ay dapat na magkakaibang pagsasanay at ang pagsubok ng data ay dapat na magkakaiba.
Kaya't hinahati namin ang data sa dalawang mga hanay na normal na hinahati namin ang data kung saan 70% ng data ang ginagamit para sa pagsasanay ng modelo, kinuha ng mga algorithm ang mahahalagang pattern mula sa ibinigaydata at lumilikha ng isang modelo. Naglalaman ang hanay ng pagsubok ng 30% ng buong data at pagkatapos ay ginagamit ito upang mapatunayan ang pagganap ng modelo kung gaano katumpak ang hinuhulaan ng modelo ang mga resulta.
Mga Aplikasyon ng Pagkilala sa pattern
Paningin sa computer : Ang mga bagay sa mga imahe ay maaaring makilala sa tulong ng pagkilala sa pattern na maaaring kumuha ng ilang mga pattern mula sa imahe o video na maaaring magamit sa pagkilala sa mukha, pagsasaka tech, atbp.
Administrasyong sibil: surveillance at mga sistema ng pagtatasa ng trapiko upang makilala ang mga bagay tulad ng isang kotse.
Engineering: Ang pagkilala sa pagsasalita ay malawakang ginagamit sa mga system tulad ng Alexa, Siri, at Google Now.
Heolohiya: Pagkilala ng mga bato, nakakatulong ito sa geologist na makakita ng mga bato.
Pagkilala sa pagsasalita: Sa pagkilala sa pagsasalita, ang mga salita ay itinuturing bilang isang pattern at malawak na ginagamit sa algorithm ng pagkilala sa pagsasalita.
Pag-scan ng Fingerprint: Sa pagkilala sa fingerprint, malawak na ginagamit ang pagkilala sa pattern upang makilala ang isang tao ang isa sa application upang subaybayan ang pagdalo sa mga organisasyon.
Mga kalamangan ng pagkilala sa pattern
Ang code ng serye ng fibonacci sa Java
- Ang mga pagkakasunud-sunod ng DNA ay maaaring bigyang kahulugan
- Malawakang inilapat sa larangan ng medisina at robot.
- Maaaring malutas ang mga problema sa pag-uuri gamit ang pagkilala sa pattern.
- Pagtuklas ng biometric
- Maaaring makilala ang isang partikular na bagay mula sa iba't ibang mga anggulo.
Pagkakaiba sa Pagitan ng Makina at Pagkilala sa pattern
Ang ML ay isang aspeto na natututo mula sa data nang hindi malinaw na na-program, na maaaring likas sa pag-ulit at nagiging tumpak habang patuloy itong gumaganap ng mga gawain. Ang ML ay isang uri ng pagkilala sa pattern na karaniwang ang ideya ng mga machine ng pagsasanay upang makilala ang mga pattern at ilapat ang mga ito sa mga praktikal na problema. Ang ML ay isang tampok na maaaring matuto mula sa data at paulit-ulit na patuloy na ina-update ang sarili upang maisagawa nang mas mahusay ngunit, Ang pagkilala sa pattern ay hindi natututo ng mga problema ngunit, maaari itong ma-code upang malaman ang mga pattern. Ang pagkilala sa pattern ay tinukoy bilang pag-uuri ng data batay sa nakuhang impormasyon sa istatistika mula sa mga pattern.
Ang pagkilala sa pattern ay may mahalagang papel sa gawain na sinusubukang makamit ng pag-aaral ng makina. Katulad nito, habang natututo ang mga tao sa pamamagitan ng pagkilala sa mga pattern. Ang mga pattern ay nag-iiba mula samga biswal na pattern, pattern ng tunog, signal, data ng panahon, atbp. Ang modelo ng ML ay maaaring binuo upang maunawaan ang mga pattern gamit ang pagsusuri ng istatistika na maaaring mauri ang karagdagang data. Ang mga resulta ay maaaring isang maaaring mangyari na halaga o nakasalalay sa posibilidad ng paglitaw ng data.
Buod
Sa artikulong ito, tiningnan namin kung ano ang pagkatuto ng machine at pagkilala sa pattern, kung paano sila nagtutulungan upang lumikha ng isang tumpak at mahusay na modelo. Sinaliksik namin ang iba't ibang mga tampok ng pagkilala sa pattern. Gayundin, kung paano nahahati ang data sa isang hanay ng pagsasanay at hanay ng pagsubok at kung paano ito magagamit upang lumikha ng isang mahusay na modelo na maaaring magbigay ng tumpak na mga hula. Ano ang mga aplikasyon ng mga ito at kung paano sila magkakaiba sa bawat isa ay tinalakay nang maikling?
Edureka’s Ginagawa kang sanay sa mga diskarteng tulad ng Pinamamahalaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral at Pagproseso ng Likas na Wika. Kasama rito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.
Kung mayroon kang anumang mga query na nauugnay sa artikulong ito mangyaring iwanan ang mga ito sa seksyon ng mga komento sa ibaba at babalik kami sa lalong madaling panahon.