De Nye teknologier som maskinlæring så vel som store data. For øyeblikket har de forskjellige dataene blitt tilgjengelige som enten antas ellers vurdert. Disse dataene kan fikses i flere sannsynlige kilder for å bruke vanskeligere metoder for analyse av data for å øke fordelene med virksomheten. Mønstergjenkjenning gir den planlagte fordelen for selskapet, noe som gjør det til å oppnå kontinuerlig utvikling i den stadig skiftende markedet. I den digitale verden er mønsteret ikke annet enn alt, som også kan sees fysisk ellers matematisk observert ved å bruke algoritmer. For eksempel de forskjellige fargene på plaggene, talemønsteret osv. Et mønster i informatikk kan betegnes ved hjelp av vektorfunksjonsprinsipper.
Hva er mønstergjenkjenning?
De definisjon av mønstergjenkjenning er fremgangsmåten for å skille data så vel som å segmentere basert på generelle elementer som ellers er satt kriterier som kan oppnås ved bestemte algoritmer. Denne anerkjennelsen er et av de viktigste elementene i maskinlæringsteknologi.
Presentasjonsarbeidet til Christopher Bishop beskriver begrepene mønstergjenkjenning og maskinlæring , hvor denne anerkjennelsen omhandler automatisk gjenkjenning av regelmessigheter i informasjon gjennom datalgoritmene og ved å bruke disse regelmessighetene kan handlingene utføres som dataklassifisering i forskjellige kategorier.
Ved å bruke denne anerkjennelsen kan ting identifiseres ut fra deres funksjoner. Dette mønsteret forteller datahistoriene gjennom ebber, pigger, flate linjer og strømmer. Her kan dataene være alt som tekst, bilde, lyd, følelser osv. Ved å bruke disse algoritmene kan den sekvensielle naturen behandles ved å gjøre serien forståelig.
mønstergjenkjenning
Eksemplene på denne anerkjennelsen inkluderer hovedsakelig høyttaleridentifikasjon, talegjenkjenning , automatisk medisinsk diagnose og MDR (multimedia dokumentgjenkjenning).
Funksjoner ved mønstergjenkjenning kan betegnes som kontinuerlige, diskrete binære variabler. Det kan defineres som betydningen av en (eller) flere målinger, beregnet slik at den teller noen viktige egenskaper ved tingen. Funksjonene i dette inkluderer hovedsakelig følgende.
- Dette systemet må identifisere det kjente mønsteret raskt og nøyaktig
- Identifiser og kategoriser ukjente objekter
- Identifiser nøyaktig objekter og former fra forskjellige vinkler
- Gjenkjenne mønstre selv når de er delvis begravet
- Identifiser mønstre raskt med letthet og automatikk.
Modeller
- Disse modellene er klassifisert i tre, for eksempel statistisk, syntaktisk eller strukturell, og malmatching.
- En statistisk modell brukes til å gjenkjenne hvor et eksakt stykke hører hjemme, og denne typen modeller bruker overvåket maskinlæring.
- Syntaktisk eller strukturell modell brukes til å beskrive et mer sammensatt forhold mellom elementer. Denne typen modeller bruker halvkontrollert maskinlæring
- Template Matching-modellen brukes til å utjevne funksjonene til objektet av den forhåndsdefinerte malen, samt gjenkjenne objektet ved hjelp av proxy. Denne typen modeller brukes til plagieringskontroll.
Arbeider
Algoritmen til denne anerkjennelsen inkluderer hovedsakelig to hoveddeler som utforskende og beskrivende. Explorative brukes til å identifisere fellestrekk i informasjonen mens beskrivende brukes til å klassifisere fellestrekk på en bestemt måte
Blandingen av disse to elementene kan brukes til å fjerne innsikt ut av informasjonen, inkludert bruk innen stor dataanalyse. Analysen av de vanlige faktorene med deres tilknytning oppdager detaljer i emnet som er avgjørende for å forstå det.
Prosess / trinn involvert i mønstergjenkjenning
- Samle inn data fra forskjellige kilder
- Ryddet opp data fra støy
- Data observeres for relaterte funksjoner, ellers generelle elementer
- Deretter grupperes disse elementene innenfor eksakte seksjoner
- Disse delene undersøkes for innsikt i datasett
- Den fjernede innsikten blir utført i forretningsprosessen.
prosess-trinn-involvert-i-mønster-anerkjennelse
Reseptorer
Begrepet PRR står for reseptorer for gjenkjenning av mønster. Det spiller en viktig rolle innenfor den egnede funksjonen til det naturlige immunforsvaret. Dette er vertssensorer som er fiksert av kimlinje, som merker molekyler som er særegne for patogenene. De er proteiner som hovedsakelig uttrykkes med medfødte immunsystemceller som dendrittiske celler, monocytter, makrofager, epitel- og nøytrofile celler for å gjenkjenne to sett med molekyler:
PAMPS (patogenassosiert molekylært mønster) er koblet gjennom mikrobielle patogener og DAMPS (skadeassosierte molekylære mønstre) er koblet gjennom vertscellene komponenter som blir utladet gjennom celleskade. Disse er også kalt PPRR (primitive mønster-gjenkjenningsreseptorer) ettersom de endret seg før andre fraksjoner av immunsystemet.
PRR-undergruppene er klassifisert i forskjellige typer basert på deres funksjon, ligandspesifisitet, lokalisering og evolusjonære forhold. Avhengig av lokalisering kan dette klassifiseres i to typer som membranbundne PRR og cytoplasmiske PRR. Membranbundne PRRer til å omfatte TLRs (Toll-like reseptorer) & CLRs (C-type lektinreseptorer) mens Cytoplasmatiske PRRs omfatter NLRs (NOD-lignende reseptorer) og RLRs (RIG-I-lignende reseptorer).
Fordeler
Fordelene med mønstergjenkjenning inkluderer følgende.
- Det løser kategoriseringsproblemer
- Det løser falske biometriske deteksjonsproblemer
- Dette brukes til å gjenkjenne tøymønsteret for synsskadede blinde mennesker.
- Det hjelper innen høyttaler diarisering.
- Ved å bruke dette kan man identifisere et bestemt objekt fra en ulik vinkel.
Ulemper
Ulempene med mønstergjenkjenning inkluderer følgende.
- Denne typen anerkjennelse er vanskelig å utføre, og det er en ekstremt langsom metode.
- Det krever et større datasett for å oppnå forbedret nøyaktighet.
- Det kan ikke avklare hvorfor et eksakt objekt blir identifisert.
applikasjoner
De søknader om gjenkjenning av mønstre inkluderer hovedsakelig følgende.
- Den brukes i bildebehandling, analyse og segmentering
- Dette brukes i datasyn
- Dette brukes i klassifiseringen av radarsignal eller analyse
- Dette brukes i fingeravtrykkidentifikasjon
- Dette brukes i seismisk analyse
- Dette brukes i talegjenkjenning
Mønstergjenkjenningsbokstaver sikter mot rask publisering av korte artikler med stor oppmerksomhet innen mønstergjenkjenning. Fagområdene involverer hovedsakelig alle de nåværende bevissthetsfeltene som er indikert av de tekniske gruppene til IAPR- International Association of Pattern Recognition. Eksemplene på dette inkluderer hovedsakelig statistiske, nevrale nettverk, data mining, maskinlæring, algebraisk, mønstergjenkjenning basert på grafen, signalanalyse, bildebehandling, robotikk, talegjenkjenning, musikkanalyse, multimediasystemer, biometri, etc.
Dermed handler alt om mønstergjenkjenning. For videre utvikling av beregningsteknologi er det nøkkelen. Ved å bruke dette kan analyser av store data utvikle seg mer og man kan alle tjene på maskinlæringsalgoritmene. Dette kan utføres i alle typer bransjer om hvor informasjonen deres er sammenligninger i informasjonen. Dermed er det fornuftig å tro muligheten for å utføre denne teknologien i din handelsvirksomhet for å gjøre dem ekstra dyktige. Her er et spørsmål til deg, hva er mønstergjenkjenningsreseptor ?
