Ang umuusbong na teknolohiya tulad ng pag-aaral ng makina pati na rin ang malaking data. Sa kasalukuyan, ang magkakaibang data ay naging magagamit na maaaring ipinapalagay kung hindi man isinasaalang-alang. Ang data na ito ay maaaring maayos sa karagdagang mga maaaring mapagkukunan upang magamit ang mas mahirap na pamamaraan para sa pagtatasa ng data upang madagdagan ang mga benepisyo ng negosyo. Ang pagkilala sa pattern ay nag-aalok ng nakaplanong benepisyo para sa korporasyon na kung saan ginagampanan nito ang walang pag-unlad na pag-unlad sa palaging nagbabago na merkado. Sa digital na mundo, ang pattern ay walang anuman kundi ang lahat, na maaari ding pisikal na makita kung hindi man ay sinusunod ang matematika sa pamamagitan ng paglalapat ng mga algorithm. Halimbawa, ang iba't ibang mga kulay sa mga kasuotan, ang pattern ng pagsasalita, atbp. Isang pattern sa computer science maaaring ma-signify sa tulong ng mga prinsipyo ng tampok na vector.

Ano ang Pagkilala sa pattern?

Ang kahulugan ng pagkilala sa pattern ay ang pamamaraan ng pagkakaiba-iba ng data pati na rin ang paghihiwalay batay sa pangkalahatang mga elemento kung hindi man itinakda ang mga pamantayan na maaaring makamit ng mga partikular na algorithm. Ang pagkilala na ito ay isa sa mahahalagang elemento ng teknolohiya ng pag-aaral ng makina.

Ang gawaing pagtatanghal ni Christopher Bishop ay naglalarawan ng mga konsepto ng pagkilala sa pattern at pag-aaral ng makina , kung saan nakikilala ang pagkilala sa awtomatikong pagtuklas ng mga regularidad sa impormasyon sa pamamagitan ng mga computer algorithm at sa pamamagitan ng paggamit ng mga regular na ito ang mga pagkilos ay maaaring gawin tulad ng pag-uuri ng data sa iba't ibang mga kategorya.

Sa pamamagitan ng paggamit ng pagkilala na ito, ang mga bagay ay maaaring makilala batay sa kanilang mga tampok. Sinasabi ng pattern na ito ang mga kwento ng data sa buong ebbs, spike, flat line, at flow. Dito ang data ay maaaring maging anumang kagaya ng teksto, imahe, tunog, damdamin, atbp. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm na ito, maaaring maproseso ang anumang sunud-sunod na likas na data sa pamamagitan ng pag-unawa sa serye.

pagkilala sa pattern

Ang mga halimbawa ng pagkilala na ito ay pangunahing kasama ang pagkakakilanlan ng speaker, pagkilala sa pagsasalita , awtomatikong pagsusuri sa medikal, at MDR (pagkilala sa multimedia na dokumento).

Ang mga tampok ng pagkilala sa pattern ay maaaring ipahiwatig bilang tuluy-tuloy, discrete binary variable. Maaari itong tukuyin bilang, ang kahulugan ng isa (o) higit pang mga sukat, kinakalkula upang mabibilang nito ang ilang mahahalagang katangian ng bagay. Pangunahing isinasama ng mga tampok sa ito ang mga sumusunod.

“ano ang anemometer at paano ito gumagana ”

Dapat kilalanin ng sistemang ito ang pamilyar na pattern nang mabilis at eksaktong
Kilalanin at ikategorya ang mga hindi kilalang bagay
Tiyak na makikilala ang mga bagay at hugis mula sa iba't ibang mga anggulo
Kilalanin ang mga pattern kahit na bahagyang inilibing
Kilalanin nang mabilis ang mga pattern nang madali at awtomatiko.

Mga Modelong

Ang mga modelong ito ay inuri sa tatlo tulad ng statistic, syntactic o struktural, at pagtutugma ng template.
Ginagamit ang isang modelong pang-istatistika upang makilala kung saan man kabilang ang eksaktong piraso at ang ganitong uri ng modelo ay gumagamit ng pinangangasiwaang pag-aaral ng makina.
Ginagamit ang modelo ng Syntactic o Structural upang ilarawan ang isang mas tambalang ugnayan sa mga elemento. Ang ganitong uri ng modelo ay gumagamit ng semi-kinokontrol na pag-aaral ng makina
Ang modelo ng Pagtutugma ng Template ay ginagamit upang katumbas ng mga tampok ng object sa pamamagitan ng paunang natukoy na template pati na rin makilala ang bagay sa tulong ng proxy. Ang ganitong uri ng modelo ay ginagamit para sa pagsuri sa pamamlahiya.

Nagtatrabaho

Pangunahing kasama sa algorithm ng pagkilala na ito ang dalawang pangunahing bahagi tulad ng explorative at mapaglarawang. Ginagawa ang explorative upang makilala ang mga pagkakapareho sa loob ng impormasyon samantalang ang deskriptibo ay ginagamit upang mauri ang mga pagkakapareho sa loob ng isang partikular na pamamaraan

Ang pagsasama ng dalawang elementong ito ay maaaring magamit upang alisin ang mga pananaw mula sa impormasyon, na binubuo ng paggamit sa loob ng malaking analytics ng data. Ang pagtatasa ng mga ordinaryong kadahilanan sa kanilang pagsasama ay natuklasan ang mga detalye sa loob ng paksa na kritikal na maunawaan ito.

Proseso / Mga Hakbang na Nasasangkot sa Pagkilala sa pattern

Pagkolekta ng data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan
Nilinis ang data mula sa ingay
Ang data ay sinusunod para sa mga kaugnay na tampok kung hindi man mga pangkalahatang elemento
Kasunod, ang mga elementong ito ay na-cluster sa loob ng eksaktong mga seksyon
Sinusuri ang mga seksyong ito para sa mga pananaw sa mga hanay ng data
Ang natanggal na mga pananaw ay isinasagawa sa proseso ng negosyo.

proseso-hakbang-kasangkot-sa-pattern-pagkilala

Mga receptor

Ang term na PRR ay nangangahulugang mga receptor ng pagkilala sa pattern. Ginampanan nito ang isang mahalagang papel sa loob ng angkop na pagpapaandar ng natural na immune system. Ito ang mga host sensor na naayos ng germline, na pumapansin sa mga molekula na natatangi para sa mga pathogens. Ang mga ito ay protina na ipinahayag karamihan sa mga likas na cells ng immune system tulad ng mga dendritic cells, monocytes, macrophage, epithelial at neutrophils cells upang makilala ang dalawang hanay ng mga molekula:

Ang PAMPS (pattern ng molekular na nauugnay sa pathogen) ay konektado sa pamamagitan ng mga microbial pathogens at DAMPS (pattern na nauugnay sa pinsala na nauugnay sa pinsala) ay konektado sa pamamagitan ng mga bahagi ng host cell na pinalabas sa buong pinsala ng cell. Ito ay pinangalanan din bilang PPRR (mga primitive pattern-pagkilala na receptor) habang nagbago bago ang ibang mga praksiyon ng immune system.

“kung ano ang isang dyayroskop sensor ”

Ang mga subroup ng PRR ay inuri sa iba't ibang uri batay sa kanilang pag-andar, pagtitiyak sa ligand, lokalisasyon, at mga relasyon sa ebolusyon. Nakasalalay sa lokalisasyon, maaari itong maiuri sa dalawang uri tulad ng PRR na may lamad na lamad at mga cytoplasmic PRR. Ang mga PRR na nakatali sa lamad ay binubuo ng mga TLR (Toll-like receptor) at CLRs (C-type lectin receptor) samantalang ang Cytoplasmic PRR ay binubuo ng NLRs (tulad ng NOD-receptor) at RLR (RIG-I-like receptor).

Mga kalamangan

Ang mga pakinabang ng pagkilala sa pattern ay kasama ang mga sumusunod.

Nalulutas nito ang mga problema sa kategorya
Nalulutas nito ang pekeng mga problema sa pagtuklas ng bio-metric
Ginagamit ito upang makilala ang pattern ng tela para sa mga taong bulag na biswal na nasira.
Tumutulong ito sa loob ng pagduduwal ng speaker.
Sa pamamagitan ng paggamit ng isang ito ay maaaring makilala ang isang tukoy na bagay mula sa isang hindi magkatulad na anggulo.

Mga Dehado

Ang mga kawalan ng pagkilala sa pattern ay kasama ang mga sumusunod.

Ang uri ng pagkilala na ito ay mahirap ipatupad at ito ay isang napakabagal na pamamaraan.
Nangangailangan ito ng mas malaking dataset upang makakuha ng pinahusay na kawastuhan.
Hindi nito linilinaw kung bakit nakilala ang isang eksaktong bagay.

Mga Aplikasyon

Ang mga application ng pagkilala sa pattern pangunahin isama ang mga sumusunod.

Ginagamit ito sa pagproseso ng imahe, pagsusuri, at paghihiwalay
Ginagamit ito sa paningin ng computer
Ginagamit ito sa pag-uuri ng radar signal o pagtatasa
Ginagamit ito sa pagkilala sa fingerprint
Ginagamit ito sa pagtatasa ng seismic
Ginagamit ito sa pagkilala sa pagsasalita

Mga Sulat sa Pagkilala sa pattern naglalayon sa mabilis na paglalathala ng mga maikling artikulo ng malawak na pansin sa pagkilala sa pattern. Pangunahing kinasasangkutan ng mga lugar ng paksa ang lahat ng kasalukuyang mga larangan ng kamalayan na ipinahiwatig ng mga pangkat na Teknikal ng IAPR- International Association of Pattern Recognition. Ang mga halimbawa nito ay pangunahing kasama ang Istatistika, Mga network ng neural, pagmimina ng data, pag-aaral ng makina, algebraic, pagkilala sa pattern batay sa grap, pagsusuri ng signal, pagproseso ng imahe, robotics, pagkilala sa pagsasalita, pagtatasa ng musika, mga multimedia system, Biometric, atbp.

Kaya, ito ay tungkol sa pagkilala sa pattern. Para sa karagdagang kaunlaran ng computational na teknolohiya, ito ang susi. Sa pamamagitan ng paggamit nito, ang analytics ng malaking data ay maaaring makabuo ng higit pa at lahat ay makakakuha mula sa mga algorithm ng pag-aaral ng machine. Maaari itong maipatupad sa loob ng anumang uri ng industriya kung saan ang kanilang impormasyon mayroong mga paghahambing sa loob ng impormasyon. Sa gayon, makatuwirang maniwala sa pagkakataong maipatupad ang teknolohiyang ito sa iyong mga pagpapatakbo sa kalakalan upang gawing mas bihasa sila. Narito ang isang katanungan para sa iyo, ano ang receptor ng pagkilala sa pattern ?