Ein tiefer Einblick in die Konzepte der Mustererkennung beim maschinellen Lernen

Das menschliche Gehirn verfügt über Mustererkennungsfähigkeiten und kann die Informationen, die es sieht, problemlos mit den Informationen in seinem Gedächtnis abgleichen. Beim maschinellen Lernen ist die Mustererkennung eine Technik zum Abgleichen von Informationen in einer Datenbank mit eingehenden Daten durch die Identifizierung gemeinsamer Merkmale.

Wie funktioniert die Mustererkennung?

1. Datenerfassung und Vorverarbeitung

Das Mustererkennungssystem kann verschiedene Arten von Daten wie Text, Video, Audio usw. verarbeiten und eine Datenvorverarbeitung durchführen. Diese Phase ist kritisch und konzentriert sich auf die Datenerweiterung und die Filterung von Systemrauschen.

2. Datendarstellung

Neuronales Netzwerk analysiert gefilterte Daten, um aussagekräftige Informationen zu erhalten und zu entdecken. Diese extrahierten Merkmale werden in Inhalte segmentiert, die das Muster bilden.

3. Entscheidungsfindung

Die identifizierten inhärenten Muster und Erkenntnisse werden in das Modell l zur Kategorievorhersage, Clustervorhersage oder Wertvorhersage basierend auf Geschäftsanwendungsfällen eingespeist.

Zwei Fälle von Mustererkennung

Mustererkennung ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der den Schwerpunkt auf die Erkennung von Datenmustern legt. Bei der Mustererkennung handelt es sich in der Regel um eine Klassifikations- oder Kategorisierungsaufgabe. Diese Kategorien werden entweder vom System definiert oder anhand von Ähnlichkeiten zwischen Mustern gelernt.

Die explorative Mustererkennung

zielt darauf ab, allgemeine Datenmuster zu identifizieren. Diese Algorithmen konzentrieren sich darauf, versteckte Muster oder Merkmalscluster in Daten zu finden. Sie basieren hauptsächlich auf einer unbeaufsichtigten Klassifizierung, die Eingabemuster undefinierten Klassen zuordnet.

Deskriptive Mustererkennung

zielt darauf ab, erkannte Muster zu klassifizieren und sie als Teil vordefinierter Klassen zu identifizieren. Es wird hauptsächlich eine überwachte Klassifizierung verwendet.

Arten von Mustererkennungsmodellen

Die Hauptmethoden der Mustererkennung definieren verschiedene Arten von Modellen, die häufig verwendet werden:

Statistische Mustererkennung

Wie der Name schon sagt, basiert dieses Modell auf historischen Datenpunkte und statistische Techniken von Lernen Sie Merkmale und Muster aus Daten. Dazu gehört das Sammeln, Studieren und Analysieren von Beobachtungen, um allgemeine Regeln oder Konzepte abzuleiten, die auf neue, unsichtbare Beobachtungen angewendet werden können.

Muster werden nach ihren Merkmalen gruppiert, und die Anzahl der Merkmale bestimmt, wie das Muster als Punkt im d-dimensionalen Raum betrachtet wird. Es folgt dieser einfachen Technik zum Identifizieren von Mustern:

bedeutet, dass es möglich ist, verwandte Arten von Objekten durch einen n-dimensionalen Vektorraum zu identifizieren.

Verallgemeinerungen, Regeln und Konzepte, die aus einer gegebenen Darstellung einer Reihe von Beispielen abgeleitet und daher auf unsichtbare Datenpunkte angewendet werden können.

Bewertung, Genauigkeit und Vertrauensschätzungen von Modellen, die die Systemleistung bewerten.

Syntaktische Mustererkennung

Aufgrund ihrer potenziellen Komplexität ist es schwierig, Muster, die strukturelle oder relationale Informationen enthalten, in Merkmalsvektoren zu quantifizieren. In diesem Fall reicht die statistische Mustererkennung nicht aus. Daten können jedoch anhand struktureller Ähnlichkeiten in Datenmustern klassifiziert werden. Aus diesem Grund eignet sich die Technologie zur syntaktischen Mustererkennung für die Bilderkennung und Szenenanalyse, bei der Muster komplex und die Anzahl der Merkmale groß ist.

Das Zerlegen komplexer Muster in einfachere hierarchische Untermuster ist nützlich, um Straßen, Flüsse oder Personen in Bildern oder Syntax und Syntax in Texten zu identifizieren.

Erkennung neuronaler Muster

Es ist dank der Komplexität, die es bewältigen kann, mit Abstand die beliebteste Technik zur Erkennung von Mustern.

Künstliches neuronales Netzwerk ist ein Computersystem, das auf einer neuronalen Netzwerkarchitektur basiert, ähnlich der Art und Weise, wie das menschliche Gehirn komplexe Signale verarbeitet.

Es kann lernen, Muster in verschiedenen Datentypen zu erkennen und unbekannte Daten effizient zu verarbeiten.

Template Matching

Objekterkennung mittels Template Matching. Die Technologie ordnet die Eigenschaften eines Objekts einer vordefinierten Vorlage zu und identifiziert das Objekt über einen Agenten. Wird normalerweise bei der Computer-Vision-Objekterkennung in Bereichen wie Robotik, Fahrzeugverfolgung usw. verwendet, um kleine Teile eines Bildes zu finden, die einer Vorlage entsprechen.

Vorteile der Mustererkennung

1. Die Mustererkennung hilft bei der Lösung von Klassifizierungsszenarien wie biometrischen Erkennungsproblemen und der Klassifizierung von Knötchen in Tumor-/Nicht-Tumorzellen in der medizinischen Bildgebung.

2. Die Mustererkennung ist nützlich zur Objekterkennung, insbesondere zur Identifizierung entfernter und versteckter Objekte oder von Objekten, die in anderen Winkeln als den Eingabedaten sichtbar sind. KI-Modelle können subtile Beobachtungen machen und mehrere Muster in großen Datenmengen korrelieren, was eine der wertvollsten Anwendungen der Mustererkennung darstellt.

3. Die Mustererkennung ist gut darin, alle Merkmalsvektoren und Datenmuster zusammenzufassen, was es ihr ermöglicht, Aktienkurse vorherzusagen und genaue allgemeine Extrapolationsvorhersagen zu treffen.

Herausforderungen der Mustererkennung

1 Die Mustererkennung erfordert oft eine große Datenmenge. Mit anderen Worten: Um ein neuronales Netzwerk für die Musteranalyse zu trainieren, ist eine große Menge an Trainingsdaten erforderlich. Das Speichern solch großer Datenmengen kann die Anwendungsmöglichkeiten der Mustererkennung weiter einschränken.

2. Probleme mit der Datenqualität. Trainingsdaten für maschinelle Lernalgorithmen sollten aus zuverlässigen Quellen stammen. Es sollte frei von Verzerrungen und Rauschen sein, die die inhärenten Mustererkennungs- und Entscheidungsfähigkeiten neuronaler Netze behindern.

3. Die Trainingszeit ist lang. Die identifizierten Muster sind nicht nur schwer zu analysieren, sondern erfordern auch viel Zeit, um die Daten zu sammeln, die Daten vorzuverarbeiten und das Modell zu trainieren.

Anwendungsbeispiele der Mustererkennung

1. Börsenprognose

Die Vorhersage zukünftiger Aktienwerte ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben. Zunächst wurden lineare und entscheidungsbasierte Machine-Learning-Modelle verwendet, inzwischen kommen aber auch Deep-Learning-Modelle zum Einsatz. Viele Händler verwenden Diagrammmuster in Kombination mit anderen Mustererkennungsalgorithmen, die Deep Learning und LSTM umfassen, um Handelsentscheidungen zu treffen und Börsenvorhersagen zu treffen.

2. Benutzerforschung

Mustererkennung als Möglichkeit zur Beschreibung von Daten durch Hervorhebung ihrer einzigartigen Eigenschaften, die selbst Muster sind. Es dient dazu, verfügbare Benutzerdaten zu analysieren und nach ausgewählten Merkmalen zu segmentieren.

3. Textmustererkennung

Mustererkennung ist eine Methode zur Identifizierung der Bausteine ​​eines Textes, wie Wörter, Grammatik und der Muster, denen sie folgen. Dies wird zur Grammatikprüfung, maschinellen Übersetzung, Inhaltsklassifizierung usw. verwendet.

4. Kundenfeedback

Das Mustererkennungssystem sucht nach nützlichen Informationen in Kundenfeedback und Produktbewertungen. Dazu gehören die verwendeten Schlüsselwörter, die Gefühle Ihrer Kunden und ihre Wünsche. Dies ist wichtig für Dinge wie Wettbewerbs- und Marktanalysen.

5. Optische Zeichenerkennung (OCR)

Die Technologie zur optischen Zeichenerkennung (OCR) wandelt gescannte Dokumente, Screenshots und andere digitale Bilder in bearbeitbare und durchsuchbare elektronische Dateien um. OCR macht eine manuelle Dateneingabe überflüssig, was Zeit spart und die Effizienz steigert. Um OCR durchzuführen, wird das digitale Bild zunächst segmentiert und verarbeitet, um optische Muster zu erkennen. Diese Muster werden dann in Buchstaben, Zahlen, Symbole usw. klassifiziert.

6. Chatbots

Jeder Chatbot nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Texte anhand inhärenter Satzmuster zu klassifizieren und entsprechende Antworten zu generieren. Der Administrator des Systems ist dafür verantwortlich, alle möglichen Muster einer Reihe möglicher Antworten zuzuordnen. Diese Technologie, deren Kern die Verarbeitung natürlicher Sprache ist, ist ein weiteres hervorragendes Beispiel für die Anwendung von Mustererkennung.

7. Bilderkennung

In Bildern kann die Mustererkennung verwendet werden, um Kanten, Linien und Formen zu finden. Geeignet für Bildverarbeitung, Computer Vision usw.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin tiefer Einblick in die Konzepte der Mustererkennung beim maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!