Машинное обучение и распознавание образов
Машинное обучение и распознавание образов. Проще говоря, распознавание образов — это тип проблемы, а машинное обучение — тип решения. Распознавание образов тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением. Распознавание образов — это инженерное приложение машинного обучения. Машинное обучение связано с созданием и изучением систем, которые могут учиться на данных, а не следовать только явно запрограммированным инструкциям, тогда как распознавание образов — это распознавание закономерностей и закономерностей в данных.
- Машинное обучение:
Цель машинного обучения никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что машинное обучение имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными. Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Машинное обучение — это область, которая использует алгоритмы для изучения данных и прогнозирования. Затем алгоритм машинного обучения берет эти примеры и создает программу, которая выполняет работу. Машинное обучение в значительной степени основано на статистике. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающий набор не является случайным, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет.
- Распознавание образов:
Распознавание образов — это процесс распознавания образов с использованием алгоритма машинного обучения. Распознавание образов можно определить как классификацию данных на основе уже полученных знаний или статистической информации, извлеченной из образов и/или их представления. Распознавание образов — это способность обнаруживать расположение характеристик или данных, которые дают информацию о данной системе или наборе данных. Прогнозная аналитика в работе по науке о данных может использовать алгоритмы распознавания образов, чтобы изолировать статистически вероятные движения данных временных рядов в будущем. В технологическом контексте шаблон может представлять собой повторяющиеся во времени последовательности данных, которые можно использовать для прогнозирования тенденций, определенные конфигурации функций на изображениях, которые идентифицируют объекты, частые сочетания слов и фраз для обработки естественного языка (NLP) или определенные кластеры. поведение в сети, которое может указывать на атаку, среди почти бесконечного множества других возможностей. В ИТ распознавание образов — это ветвь машинного обучения, которая делает упор на распознавание закономерностей или закономерностей данных в заданном сценарии. Распознавание образов включает в себя классификацию и группировку образов.
- Возможности распознавания образов:
- Распознавание образов полностью зависит от данных и выводит любой результат или модель из самих данных.
- Система распознавания образов должна быстро и точно распознавать знакомый узор.
- Распознавать и классифицировать незнакомые объекты очень быстро
- Точно распознавать формы и объекты под разными углами
- Распознавайте узоры и объекты, даже если они частично скрыты
- Распознавайте закономерности быстро, легко и автоматически
- Распознавание образов всегда учится на данных
- Модель обучения и обучения распознаванию образов:
Обучение и обучение — это базовая модель распознавания образов. Обучение — это явление, посредством которого система обучается и становится адаптируемой для получения точного результата. Обучение является наиболее важным этапом, так как то, насколько хорошо система работает с данными, предоставленными системе, зависит от того, какие алгоритмы используются для данных.
Модель должна пройти два этапа, и набор данных разделен на две категории, одна из которых используется при обучении модели и называется набором для обучения, а другая используется для тестирования модели после обучения, называемого набором для тестирования.
4.1 Тренировочный набор:
Обучающий набор используется для построения модели. Он состоит из набора изображений, которые используются для обучения системы. Правила и алгоритмы обучения, используемые для предоставления соответствующей информации о том, как связать входные данные с выходным решением. Система обучается путем применения этих алгоритмов к набору данных, из данных извлекается вся необходимая информация и получаются результаты. Как правило, для обучения берется 80–85% данных набора данных.
4.2 Тестовый набор:
Данные тестирования используются для тестирования системы. Это набор данных, который используется для проверки правильности вывода системы после обучения или нет. Как правило, для тестирования используется 20% данных набора данных. Данные тестирования используются для измерения точности системы.
- Применения распознавания образов:
Компьютерное зрение.Распознавание образов используется для извлечения значимых признаков из заданных образцов изображений/видео и используется в компьютерном зрении для различных приложений, таких как биологические и биомедицинские изображения.
Обработка изображений, сегментация и анализ.Распознавание образов используется для того, чтобы дать машине интеллектуальное распознавание человека, необходимое для обработки изображений.
Распознавание образов используется в кредитных приложениях для обнаружения террористов.
Идентификация отпечатков пальцев.технология распознавания отпечатков пальцев является доминирующей технологией на биометрическом рынке. Для сопоставления отпечатков пальцев использовался ряд методов распознавания, из которых широко используются подходы к распознаванию образов.
Сейсмический анализ.Подход к распознаванию образов используется для обнаружения, отображения и интерпретации временных закономерностей в записях сейсмических массивов. Статистическое распознавание образов реализовано и используется в различных типах моделей сейсмического анализа.
Анализ радиолокационного сигнала:методы распознавания образов и обработки сигналов используются в различных приложениях классификации радиолокационных сигналов, таких как обнаружение и идентификация противопехотных мин.
Распознавание речи. Наибольший успех в распознавании речи был достигнут при использовании парадигм распознавания образов. Он используется в различных алгоритмах распознавания речи, которые пытаются избежать проблем с использованием описания уровня фонемы и рассматривают более крупные единицы, такие как слова, как шаблон.
- Преимущества распознавания образов:
- Распознавание образов может интерпретировать последовательности ДНК
- Распознавание образов широко применяется в астрономии, медицине, робототехнике и дистанционном зондировании с помощью спутников.
- Распознавание образов решает проблемы классификации
- Распознавание образов решает проблему обнаружения поддельных биометрических данных
- Это полезно для распознавания образов ткани для слабовидящих слепых людей.
- Мы можем распознать конкретный объект под другим углом
- Распознавание образов помогает в криминалистической лаборатории
- Разница между машинным обучением и распознаванием образов:
Различия между машинным обучением и распознаванием образов:
Машинное обучениеРаспознавание образовМашинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Распознавание образов — это техническое применение различных алгоритмов с целью распознавания образов в данных. Машинное обучение больше относится к практической стороне, распознавание образов относится больше к теоретической стороне. Может быть решением проблемы в реальном времени. Может быть проблемой в реальном времени. Для применения алгоритмов машинного обучения нужны машины/компьютеры. Распознавание образов может быть вне машины
ИСТОЧНИК: https://www.learntek.org/blog/machine-learning-and-pattern-recognition/
