Mustererkennung erklärung

Die Mustererkennung wird im Allgemeinen nach der Art des Lernverfahrens kategorisiert, das zum Generieren des Ausgabewerts verwendet wird. Überwachtes Lernen setzt voraus, dass eine Reihe von Trainingsdaten (der Schulungssatz) bereitgestellt wurde, die aus einer Reihe von Instanzen bestehen, die von Hand mit der richtigen Ausgabe ordnungsgemäß beschriftet wurden. Ein Lernverfahren generiert dann ein Modell, das versucht, zwei manchmal widersprüchliche Ziele zu erreichen: Führen Sie so gut wie möglich auf die Trainingsdaten, und verallgemeinern Sie so gut wie möglich auf neue Daten (in der Regel bedeutet dies, so einfach wie möglich zu sein, für eine technische Definition von “einfach”, in Übereinstimmung mit Occam Razor, unten besprochen). Unbeaufsichtigtes Lernen hingegen setzt Trainingsdaten voraus, die nicht von Hand beschriftet wurden, und versucht, inhärente Muster in den Daten zu finden, die dann verwendet werden können, um den richtigen Ausgabewert für neue Dateninstanzen zu bestimmen. [5] Eine Kombination aus beidem, das kürzlich untersucht wurde, ist halbüberwachtes Lernen, das eine Kombination aus beschrifteten und nicht beschrifteten Daten verwendet (in der Regel ein kleiner Satz beschrifteter Daten in Kombination mit einer großen Menge nicht beschrifteter Daten). Beachten Sie, dass es bei unbeaufsichtigtem Lernen möglicherweise überhaupt keine Schulungsdaten gibt, von denen die Rede ist; mit anderen Worten, und die zu kennzeichnenden Daten sind die Schulungsdaten. Zu guter Letzt auf unserer Liste, aber nicht zuletzt, Datenanalyse und Mustererkennung. Das mathematische Problem der Definition eines kanonischen Koordinatensystems, um eine gute Invarianz zu den verschiedenen Verzerrungen und Verschiebungen zu erreichen, ist nicht trivial. So mühelos sich die Nervensysteme an Veränderungen in der Stimulusposition und -form anzupassen scheinen, das allgemeine Problem, das dem Modellierer oder Theoretiker gestellt wird, dessen Ziel es ist, die Erkennung menschlicher Muster zu beschreiben, ist tiefgründig, feuerfest und eindeutig noch nicht gelöst. Im Kontext der Datenanalyse wird die Mustererkennung verwendet, um Daten zu beschreiben, ihre unterschiedlichen Merkmale (d.

h. die Muster selbst) zu zeigen und sie in einen breiteren Kontext zu stellen. (Lesen Sie mehr darüber in unserem Artikel über Data Analytics.) Wie Sie sehen können, kann die Sprachsuche praktisch auf jedes Unternehmen angewendet werden – sei es E-Commerce, Hospitality-Sektor oder Lebensmittellieferung. Die gute Nachricht ist auch, dass Sie nicht Ihren eigenen KI-Assistenten erstellen müssen, aber es wäre klug, die Integration mit Siri in Betracht zu ziehen (zum Beispiel). Das iOS 13 bietet bequeme Gesprächsverknüpfungen, die Ihren Kunden helfen können, mehr mit Ihrem Unternehmen zu tun, indem Sie nur ihre Stimme und ihr Telefon verwenden. Warum brauchen wir hier Mustererkennung? Um die Erfahrung zu vereinfachen und es einfach zu machen. Die syntaktische Mustererkennung (SyntPR) basiert auf den elementaren/einfachsten Untermustern, die primitive nivität genannt werden (z. B. Buchstaben des Alphabets).

Das Muster wird dann in Bezug auf die Wechselbeziehung der Primitive beschrieben, wenn sie in Wörtern und Sätzen zusammengesetzt sind. Es gibt grammatikalische Regeln, die das Modell befehlen, die aus den verfügbaren Trainingsbeispielen abgeleitet werden müssen. Echtzeitbeispiele und -erklärungen: Ein Muster ist ein physisches Objekt oder ein abstrakter Begriff. Wenn man über die Klassen von Tieren spricht, wäre eine Beschreibung eines Tieres ein Muster. Während wir über verschiedene Arten von Bällen sprechen, dann ist eine Beschreibung eines Balls ein Muster. In dem Fall, dass Bälle als Muster betrachtet werden, könnten die Klassen Fußball, Cricketball, Tischtennisball usw. sein. Bei einem neuen Muster ist die Klasse des Musters zu bestimmen. Die Auswahl der Attribute und die Darstellung von Mustern ist ein sehr wichtiger Schritt in der Musterklassifizierung.

Eine gute Darstellung ist eine, die diskriminierende Attribute nutzt und auch den Rechenaufwand in der Musterklassifizierung reduziert. Eine offensichtliche Darstellung eines Musters ist ein Vektor. Jedes Element des Vektors kann ein Attribut des Musters darstellen.