Menyelam secara mendalam tentang konsep pengecaman corak dalam pembelajaran mesin

Otak manusia mempunyai keupayaan pengecaman corak dan dengan mudah boleh memadankan maklumat yang dilihatnya dengan maklumat dalam ingatannya. Dalam pembelajaran mesin, pengecaman corak ialah teknik untuk memadankan maklumat dalam pangkalan data dengan data masuk dengan mengenal pasti ciri sepunya.

Bagaimana pengecaman corak berfungsi?

1. Pengumpulan dan prapemprosesan data

Sistem pengecaman corak boleh memproses pelbagai jenis data, seperti teks, video, audio, dsb., dan melaksanakan prapemprosesan data. Fasa ini adalah kritikal dan memfokuskan pada penambahan data dan hingar sistem penapisan.

2. Perwakilan Data

Rangkaian saraf menganalisis data yang ditapis untuk mendapatkan dan menemui maklumat yang bermakna. Ciri yang diekstrak ini dibahagikan kepada kandungan yang membentuk corak.

3. Membuat Keputusan

Corak dan cerapan sedia ada yang dikenal pasti dimasukkan ke dalam model l untuk ramalan kategori, ramalan kelompok atau ramalan nilai berdasarkan kes penggunaan perniagaan.

Dua situasi pengecaman corak

Pengecaman corak ialah satu cabang pembelajaran mesin yang menekankan pengecaman corak data. Pengecaman corak biasanya merupakan tugas pengelasan atau pengkategorian. Kategori ini sama ada ditakrifkan oleh sistem atau dipelajari berdasarkan persamaan antara corak.

Pengecaman pola penerokaan

bertujuan untuk mengenal pasti corak data umum. Algoritma ini menumpukan pada mencari corak tersembunyi atau kelompok ciri dalam data. Mereka bergantung terutamanya pada pengelasan tanpa pengawasan yang memberikan corak input kepada kelas yang tidak ditentukan.

Pengecaman Corak Deskriptif

bertujuan untuk mengelaskan corak yang dikesan dan mengenal pastinya sebagai sebahagian daripada kelas yang telah ditetapkan. Ia terutamanya menggunakan klasifikasi yang diselia. . titik data dan teknik statistik daripada Ketahui ciri dan corak daripada data. Ini melibatkan pengumpulan pemerhatian, mengkaji dan menganalisisnya untuk membuat kesimpulan peraturan atau konsep umum yang boleh digunakan untuk pemerhatian baru yang tidak kelihatan.

Corak dikumpulkan mengikut cirinya, dan bilangan ciri menentukan cara corak dilihat sebagai titik dalam ruang dimensi d. Ia mengikut teknik mudah ini untuk mengenal pasti corak:

bermakna adalah mungkin untuk mengenal pasti cara objek yang berkaitan melalui ruang vektor n-dimensi.

Generalisasi, peraturan dan konsep yang boleh diperoleh daripada perwakilan yang diberikan bagi set contoh dan oleh itu boleh digunakan pada titik data yang tidak kelihatan.

Anggaran penilaian, ketepatan dan keyakinan model yang menilai prestasi sistem.

Pengecaman Corak Sintaksis

Disebabkan potensi kerumitannya, corak yang mengandungi maklumat struktur atau perhubungan sukar untuk diukur menjadi vektor ciri. Dalam kes ini, pengecaman corak statistik tidak mencukupi. Walau bagaimanapun, data boleh dikelaskan berdasarkan persamaan struktur dalam corak data. Inilah sebabnya mengapa teknologi pengecaman corak sintaksis sesuai untuk pengecaman imej dan analisis pemandangan, di mana corak adalah kompleks dan bilangan ciri adalah besar.

Menguraikan corak kompleks kepada sub-corak hierarki yang lebih mudah berguna untuk mengenal pasti jalan, sungai atau orang dalam imej, atau sintaks dan sintaks dalam teks.

Pengecaman Corak Neural

Ia adalah teknik yang paling popular untuk mengesan corak, terima kasih kepada kerumitan yang boleh dikendalikannya.

Rangkaian saraf tiruan ialah sistem pengkomputeran yang dimodelkan pada seni bina rangkaian saraf, sama seperti cara otak manusia memproses isyarat yang kompleks.

Ia boleh belajar mengenali corak dalam pelbagai jenis data dan mengendalikan data yang tidak diketahui dengan cekap.

Padanan Templat

Pengecaman objek menggunakan padanan templat. Teknologi ini memadankan ciri objek dengan templat yang telah ditetapkan dan mengenal pasti objek melalui ejen. Biasanya digunakan dalam pengesanan objek penglihatan komputer di kawasan seperti robotik, penjejakan kenderaan, dsb., untuk mencari bahagian kecil imej yang sepadan dengan templat.

Kelebihan Pengecaman Corak

1. Pengecaman corak membantu menyelesaikan senario pengelasan seperti masalah pengesanan biometrik, dan mengklasifikasikan nodul ke dalam sel tumor/bukan tumor dalam pengimejan perubatan.

2. Pengecaman corak berguna untuk pengesanan objek, terutamanya untuk mengenal pasti objek yang jauh dan tersembunyi, atau objek yang boleh dilihat pada sudut yang berbeza daripada data input. Model AI boleh membuat pemerhatian halus dan mengaitkan berbilang corak dalam jumlah data yang besar, yang merupakan salah satu aplikasi pengecaman corak yang paling berharga.

3. Pengecaman corak pandai meringkaskan semua vektor ciri dan corak data, yang membolehkannya meramalkan harga saham dan membuat ramalan ekstrapolasi am yang tepat.

Cabaran pengecaman corak

1. Pengecaman corak selalunya memerlukan sejumlah besar data. Dalam erti kata lain, sejumlah besar data latihan diperlukan untuk melatih rangkaian saraf untuk analisis corak. Menyimpan jumlah data yang begitu besar boleh mengehadkan lagi aplikasi pengecaman corak.

2. Data latihan untuk algoritma pembelajaran mesin hendaklah datang daripada sumber yang boleh dipercayai. Ia harus bebas daripada berat sebelah dan hingar yang menghalang pengecaman corak yang wujud dan keupayaan membuat keputusan rangkaian saraf.

3 Masa latihan adalah panjang. Corak yang dikenal pasti bukan sahaja sukar untuk dianalisis, tetapi juga memerlukan masa yang ketara untuk mengumpul data, mempraproses data, dan melatih model.

Contoh Aplikasi Pengecaman Corak

1. Ramalan Pasaran Saham

Meramalkan nilai saham masa hadapan adalah salah satu tugas yang paling mencabar. Pada mulanya, model pembelajaran mesin linear dan keputusan telah digunakan, tetapi kini model pembelajaran mendalam turut digunakan. Ramai peniaga menggunakan corak carta, digabungkan dengan algoritma pengecaman corak lain yang melibatkan pembelajaran mendalam dan LSTM, untuk membuat keputusan perdagangan dan membuat ramalan pasaran saham.

2. Penyelidikan Pengguna

Pengecaman corak sebagai cara untuk menerangkan data dengan menyerlahkan ciri uniknya, iaitu corak sendiri. Ia digunakan untuk menganalisis data pengguna yang tersedia dan membahagikannya mengikut ciri yang dipilih.

3. Pengecaman Corak Teks

Pengecaman pola ialah kaedah mengenal pasti blok binaan teks, seperti perkataan, tatabahasa dan corak yang diikuti. Ini digunakan untuk semakan tatabahasa, terjemahan mesin, klasifikasi kandungan, dsb.

4. Maklum Balas Pelanggan

Sistem pengecaman corak mencari maklumat berguna dalam maklum balas pelanggan dan ulasan produk. Ini termasuk kata kunci yang digunakan, perasaan pelanggan anda dan perkara yang mereka mahukan. Ini penting untuk perkara seperti pesaing dan analisis pasaran.

5. Pengecaman Aksara Optik (OCR)

Teknologi pengecaman aksara optik (OCR) menukar dokumen yang diimbas, tangkapan skrin dan imej digital lain kepada fail elektronik yang boleh diedit dan dicari. OCR menghapuskan keperluan untuk kemasukan data manual, menjimatkan masa dan meningkatkan kecekapan. Untuk melakukan OCR, imej digital mula-mula dibahagikan dan diproses untuk mengesan corak optik. Corak ini kemudiannya dikelaskan kepada huruf, nombor, simbol, dll.

6. Chatbots

Setiap chatbot berfungsi dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengelaskan teks berdasarkan pola ayat yang wujud dan menjana respons yang sesuai. Pentadbir sistem bertanggungjawab untuk memetakan semua corak yang mungkin kepada satu set respons yang mungkin. Teknologi ini dengan pemprosesan bahasa semula jadi sebagai terasnya ialah satu lagi contoh aplikasi pengecaman corak yang sangat baik.

7. Pengecaman Imej

Dalam imej, pengecaman corak boleh digunakan untuk mencari tepi, garisan dan bentuk. Sesuai untuk pemprosesan imej, penglihatan komputer, dll.

Atas ialah kandungan terperinci Menyelam secara mendalam tentang konsep pengecaman corak dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!