パターン認識は、AIまたはMLプロジェクトを管理する重要な機能の1つです。機械学習の業界は確かに活況を呈しており、良い方向に向かっています。この記事では、次のポイントについて説明します。
前書き
今日の世界では、データを分類するために、さまざまな種類のデータがシステム間を流れています。これは、いくつかの条件をチェックしてデータを分類できるルールを持つ従来のプログラミングでは使用できません。
この問題の解決策は機械学習です。これを利用して、さまざまな分類が可能なモデルを作成できます。データからのパターン。これのアプリケーションの1つは、スパムまたは非スパムデータの分類です。
機械学習
プログラムを終了するjavaコマンド
機械学習では、モデルが100％正確であるとは期待できませんが、特定のカテゴリに分類できるように、予測は可能な限り近くする必要があります。機械学習では、モデルは、予測を行うために提供されたデータから学習するいくつかのアルゴリズムに基づいて作成されます。
モデルは統計に基づいています。機械学習は、データを分析してデータを取得し、物事を予測できるモデルを自動的に作成します。良くなるためにモデルからの予測では、アルゴリズムが特定の問題に存在する可能性のあるさまざまなパターンを理解できるように、さまざまな特性を持つデータを提供する必要があります。
パターン認識
パターンは、機械学習で使用されるアルゴリズムの助けを借りて認識されます。パターンの認識は、トレーニングデータによって作成されたモデルに基づいてデータを分類するプロセスであり、トレーニングデータはパターンとパターンからの特性を検出します。
パターン認識は、さまざまなカテゴリを検出して取得できるプロセスです。特定のデータに関する情報。パターン認識のアプリケーションには、音声認識、天気予報、画像内の物体検出などがあります。
パターン認識の特徴：
パターン認識はデータから学習します。
部分的に見える場合でも、パターンを自動的に認識します。
おなじみのパターンを認識できるはずです。
パターンは、さまざまな角度や形から認識される必要があります。
パターン認識におけるトレーニングおよび学習モデル
まず、データを分割してセット、つまりトレーニングとテストのセットにする必要があります。データから学習することで、システムの予測が提供されたデータにどのように依存しているか、またどのアルゴリズムが特定のデータに適しているかを知ることができます。これは非常に重要なフェーズです。データは2つのカテゴリに分類されるため、トレーニングデータを使用してアルゴリズムをトレーニングし、テストデータを使用してモデルをテストできます。すでに述べたように、データは多様である必要があり、テストデータは異なる必要があります。
したがって、データを2つのセットに分割します。通常、データの70％がモデルのトレーニングに使用されるデータを分割し、アルゴリズムは提供されたものから重要なパターンを抽出します。データを作成し、モデルを作成します。テストセットにはデータ全体の30％が含まれており、モデルのパフォーマンス、つまりモデルが結果をどの程度正確に予測しているかを検証するために使用されます。
パターン認識の応用
コンピュータビジョン ： 画像内のオブジェクトは、顔認識、農業技術などで使用できる画像またはビデオから特定のパターンを抽出できるパターン認識の助けを借りて認識できます。
民政： 車などの物体を識別するための監視および交通分析システム。
エンジニアリング： 音声認識は、Alexa、Siri、GoogleNowなどのシステムで広く使用されています。
地質学： 岩石の認識、それは地質学者が岩石を検出するのに役立ちます。
音声認識： 音声認識では、単語はパターンとして扱われ、音声認識アルゴリズムで広く使用されています。
指紋スキャン： 指紋認識では、パターン認識は、組織への出席を追跡するためのアプリケーションの1つである人物を識別するために広く使用されています。
cassandra列ファミリーとテーブル
パターン認識の利点
- DNA配列は解釈できます
- 医療分野やロボット工学に幅広く応用されています。
- 分類の問題は、パターン認識を使用して解決できます。
- 生体認証
- さまざまな角度から特定のオブジェクトを認識できます。
機械学習とパターン認識の違い
MLは、明示的にプログラムせずにデータから学習する側面です。これは、本質的に反復的であり、タスクを実行し続けると正確になります。 MLはパターン認識の一形態であり、基本的にはパターンを認識して実際の問題に適用するためのトレーニングマシンのアイデアです。 MLは、データから学習し、パフォーマンスを向上させるために繰り返し更新を続けることができる機能ですが、パターン認識は問題を学習しませんが、パターンを学習するようにコーディングできます。パターン認識は、パターンから得られた統計情報に基づくデータ分類として定義されます。
パターン認識は、機械学習が達成しようとしているタスクで重要な役割を果たします。同様に、人間がパターンを認識することによって学ぶように。パターンは視覚パターン、音パターン、信号、気象データなど。MLモデルは、データをさらに分類できる統計分析を使用してパターンを理解するために開発できます。結果は、可能性のある値であるか、データの発生の可能性に依存する可能性があります。
概要
この記事では、機械学習とパターン認識とは何か、正確で効率的なモデルを作成するためにそれらがどのように連携するかについて説明しました。パターン認識のさまざまな機能を調査しました。また、データをトレーニングセットとテストセットに分割する方法と、それを使用して正確な予測を提供できる効率的なモデルを作成する方法についても説明します。それらの用途は何ですか？また、それらが互いにどのように異なるかについて簡単に説明しますか？
エドゥレカの 教師あり学習、教師なし学習などのテクニックに習熟します そして 自然言語処理。これには、ディープラーニング、グラフィカルモデル、強化学習など、人工知能と機械学習の最新の進歩と技術的アプローチに関するトレーニングが含まれます。
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