The nove tehnologije tako kot strojno učenje kot tudi veliki podatki. Trenutno so na voljo različni podatki, za katere se je domnevalo, da veljajo drugače. Ti podatki se lahko določijo v dodatnih verjetnih virih, da bi uporabili težje metode za analizo podatkov, da bi povečali koristi podjetja. Prepoznavanje vzorcev ponuja načrtovano korist za korporacijo, ki ji omogoča neprekinjen razvoj na nenehno spreminjajočem se trgu. V digitalnem svetu vzorec ni nič drugega kot vse, kar lahko tudi fizično vidimo, sicer pa matematično opazujemo z uporabo algoritmov. Na primer, različne barve oblačil, vzorec govora itd Računalništvo lahko označimo s pomočjo načel vektorskih značilnosti.

Kaj je prepoznavanje vzorca?

The opredelitev prepoznavanja vzorcev je postopek razločevanja in segmentiranja podatkov na podlagi splošnih elementov, sicer določenih meril, ki jih je mogoče doseči z določenimi algoritmi. To priznanje je eden bistvenih elementov tehnologije strojnega učenja.

Predstavitveno delo Christopherja Bishopja opisuje koncepte prepoznavanje vzorcev in strojno učenje , kjer to priznanje obravnava samodejno zaznavanje pravilnosti informacij prek računalniških algoritmov in z uporabo teh zakonitosti lahko dejanja, kot je razvrščanje podatkov v različne kategorije.

Z uporabo tega prepoznavanja je mogoče stvari prepoznati na podlagi njihovih lastnosti. Ta vzorec pripoveduje zgodbe o podatkih skozi odlive, konice, ravne črte in tokove. Tu so lahko podatki kar koli, kot so besedilo, slika, zvok, sentiment itd. Z uporabo teh algoritmov lahko zaporedne podatke obdelamo tako, da je serija razumljiva.

prepoznavanje vzorcev

Primeri tega prepoznavanja so predvsem identifikacija govorcev, prepoznavanje govora , samodejna medicinska diagnoza in MDR (prepoznavanje večpredstavnostnih dokumentov).

Značilnosti prepoznavanja vzorcev lahko označimo kot neprekinjene, ločene binarne spremenljivke. Lahko ga definiramo kot pomen ene (ali) več meritev, izračunano tako, da upošteva nekatere pomembne značilnosti stvari. Značilnosti tega so predvsem naslednje.

“shema enojnega pola z dvojnim metom ”

Ta sistem mora hitro in natančno prepoznati znani vzorec
Ugotovite in kategorizirajte neznane predmete
Natančno prepoznajte predmete in oblike z različnih zornih kotov
Prepoznajte vzorce, tudi če so delno pokopani
Hitro prepoznajte vzorce z lahkoto in samodejnostjo.

Modeli

Ti modeli so razvrščeni v tri, kot so statistično, skladenjsko ali strukturno in ujemanje predlogov.
Statistični model se uporablja za prepoznavanje, kamor koli pripada določen del, in takšen model uporablja nadzorovano strojno učenje.
Sintaksični ali strukturni model se uporablja za opis bolj sestavljenega razmerja med elementi. Ta model uporablja polkontrolirano strojno učenje
Model ujemanja predlog se uporablja za enakovredne lastnosti predmeta po vnaprej določeni predlogi in za prepoznavanje predmeta s pomočjo posrednika. Ta model se uporablja za preverjanje plagiatstva.

Delo

Algoritem tega prepoznavanja vključuje predvsem dva glavna dela, kot sta raziskovalni in opisni. Explorative se uporablja za ugotavljanje skupnih značilnosti v informacijah, medtem ko se opisni uporablja za razvrščanje skupnih značilnosti na določen način

Mešanico teh dveh elementov lahko uporabimo za odstranjevanje vpogledov v informacije, ki vključujejo uporabo v okviru analize velikih podatkov. Analiza običajnih dejavnikov z njihovo povezavo odkrije podrobnosti znotraj predmeta, ki je ključnega pomena za njegovo razumevanje.

Proces / koraki, vključeni v prepoznavanje vzorca

Zbiranje podatkov iz različnih virov
Očistil podatke pred hrupom
Podatki se upoštevajo za povezane značilnosti, sicer splošne elemente
Nato so ti elementi združeni v natančne odseke
Ti odseki so preučeni zaradi vpogleda v nabore podatkov
Odstranjeni vpogledi se izvedejo v poslovnem procesu.

koraki procesa-vključeni-v-prepoznavanje vzorca

“preprosti projekti vezja za začetnike ”

Sprejemniki

Izraz PRR pomeni receptorje za prepoznavanje vzorcev. Ima pomembno vlogo v ustrezni funkciji naravnega imunskega sistema. To so gostiteljski senzorji, pritrjeni z zarodno linijo, ki opazijo molekule, značilne za patogene. So beljakovine, izražene večinoma s prirojenimi celicami imunskega sistema, kot so dendritične celice, monociti, makrofagi, epitelijske in nevtrofilne celice, da prepoznajo dva sklopa molekul:

PAMPS (molekulski vzorec, povezan s patogeni) so povezani preko mikrobnih patogenov, DAMPS (molekularni vzorci, povezani s poškodbami) pa so povezani s komponentami gostiteljskih celic, ki se odvajajo skozi poškodbe celic. Ti so poimenovani tudi kot PPRR (primitivni receptorji za prepoznavanje vzorcev), saj so se spremenili pred drugimi frakcijami imunskega sistema.

Podskupine PRR so razvrščene v različne vrste glede na njihovo funkcijo, specifičnost liganda, lokalizacijo in evolucijske odnose. Glede na lokalizacijo lahko to razvrstimo v dve vrsti, kot so PRR, vezani na membrano, in citoplazemski PRR. Z membrano vezani PRR vsebujejo TLR (cestninsko podobni receptorji) in CLR (lektinski receptorji tipa C), medtem ko citoplazemski PRR vsebujejo NLR (NOD podobni receptorji) in RLR (RIG-I podobni receptorji).

Prednosti

Prednosti prepoznavanja vzorcev vključujejo naslednje.

Rešuje težave s kategorizacijo
Rešuje lažne težave z biometrično zaznavo
To se uporablja za prepoznavanje vzorca krpe za vizualno poškodovane slepe osebe.
Pomaga pri diarizaciji zvočnikov.
Z uporabo tega lahko določimo določen predmet iz drugačnega kota.

Slabosti

Slabosti prepoznavanja vzorcev vključujejo naslednje.

Tovrstno prepoznavanje je težko izvesti in je izjemno počasna metoda.
Za večjo natančnost zahteva večji nabor podatkov.
Ne more pojasniti, zakaj je določen natančen predmet.

Aplikacije

The aplikacije za prepoznavanje vzorcev vključujejo predvsem naslednje.

Uporablja se pri obdelavi slik, analizi in segmentaciji
To se uporablja v računalniškem vidu
To se uporablja pri klasifikaciji radarskega signala ali analizi
To se uporablja v identifikacija prstnih odtisov
To se uporablja pri potresni analizi
To se uporablja pri prepoznavanju govora

Pisma za prepoznavanje vzorcev je namenjen hitri objavi kratkih člankov s široko pozornost pri prepoznavanju vzorcev. Predmetna področja vključujejo predvsem vsa sedanja področja zavedanja, ki jih označujejo tehnične skupine Mednarodnega združenja za prepoznavanje vzorcev IAPR. Primeri tega so predvsem statistični podatki, nevronske mreže, rudarjenje podatkov, strojno učenje, algebraic, prepoznavanje vzorcev na podlagi grafa, analiza signalov, obdelava slik, robotika, prepoznavanje govora, analiza glasbe, multimedijski sistemi, biometrija itd.

Tu gre torej za prepoznavanje vzorcev. Za nadaljne razvoj računalniške tehnologije, je ključ. Z uporabo tega se lahko analitika velikih podatkov razvije več in vsi lahko izkoristimo algoritme strojnega učenja. To je mogoče izvesti v kateri koli vrsti industrije glede na to, kje so njihovi podatki, primerjave znotraj informacij. Zato je smiselno verjeti, da lahko to tehnologijo uveljavite v svojih trgovinskih operacijah, da bi postali dodatno usposobljeni. Tukaj je vprašanje za vas, kaj je receptor za prepoznavanje vzorcev ?