De opkomende technologieën zoals machine learning en big data. Op dit moment zijn de verschillende gegevens beschikbaar waarvan werd aangenomen dat ze anders waren overwogen. Deze gegevens kunnen in aanvullende waarschijnlijke bronnen worden vastgelegd om moeilijkere methoden voor de analyse van gegevens te gebruiken om de voordelen van het bedrijf te vergroten. Patroonherkenning biedt het geplande voordeel voor het bedrijf, waardoor het wordt bereikt van non-stop ontwikkeling in de steeds veranderende markt. In de digitale wereld is het patroon niets anders dan alles, wat ook fysiek anderszins wiskundig kan worden waargenomen door algoritmen toe te passen. Bijvoorbeeld de verschillende kleuren op de kledingstukken, het spraakpatroon, etc. Een patroon in computertechnologie kan worden aangegeven met behulp van vectorkenmerken.

Wat is patroonherkenning?

De patroonherkenning definitie is de procedure voor het differentiëren van gegevens en het segmenteren op basis van algemene elementen die anders bepaalde criteria bevatten die kunnen worden bereikt door bepaalde algoritmen. Deze herkenning is een van de essentiële elementen van machine learning-technologie.

Het presentatiewerk van Christopher Bishop beschrijft de concepten van patroonherkenning en machine learning , waar deze erkenning betrekking heeft op de automatische detectie van regelmatigheden in informatie door de computeralgoritmen en door deze regelmatigheden te gebruiken kunnen de acties worden ondernomen, zoals gegevensclassificatie in verschillende categorieën.

Door deze herkenning te gebruiken, kunnen dingen worden geïdentificeerd op basis van hun kenmerken. Dit patroon vertelt de gegevensverhalen door eb, pieken, vlakke lijnen en stromen. Hier kunnen de gegevens van alles zijn, zoals tekst, beeld, geluid, sentiment, enz. Door deze algoritmen te gebruiken, kunnen alle gegevens van de sequentiële aard worden verwerkt door de reeks begrijpelijk te maken.

patroonherkenning

De voorbeelden van deze herkenning zijn voornamelijk sprekeridentificatie, spraakherkenning , automatische medische diagnose en MDR (multimedia documentherkenning).

Kenmerken van patroonherkenning kunnen worden aangeduid als continue, discrete binaire variabelen. Het kan worden gedefinieerd als de betekenis van een (of) meer metingen, berekend zodat het enkele belangrijke kenmerken van het ding telt. De kenmerken hiervan zijn voornamelijk de volgende.

“soorten elektrische lichtschakelaars ”

Dit systeem moet het bekende patroon snel en exact identificeren
Identificeer en categoriseer onbekende objecten
Identificeer objecten en vormen nauwkeurig vanuit verschillende hoeken
Herken patronen, zelfs als ze gedeeltelijk begraven zijn
Identificeer patronen snel, gemakkelijk en automatisch.

Modellen

Deze modellen zijn onderverdeeld in drie, zoals statistische, syntactische of structurele, en template matching.
Een statistisch model wordt gebruikt om te herkennen waar een exact stuk thuishoort en dit soort model maakt gebruik van supervised machine learning.
Syntactisch of structureel model wordt gebruikt om een meer samengestelde relatie tussen elementen te beschrijven. Dit type model maakt gebruik van semi-gecontroleerde machine learning
Template Matching-model wordt gebruikt om de kenmerken van het object te vergelijken met de vooraf gedefinieerde sjabloon en om het object te herkennen met behulp van een proxy. Dit soort model wordt gebruikt voor plagiaatcontrole.

Werken

Het algoritme van deze herkenning omvat voornamelijk twee hoofdonderdelen, zoals verkennend en beschrijvend. Explorative wordt gebruikt om overeenkomsten in de informatie te identificeren, terwijl beschrijvend wordt gebruikt om de overeenkomsten op een bepaalde manier te classificeren

De combinatie van deze twee elementen kan worden gebruikt om inzichten uit de informatie te halen, waaronder het gebruik binnen big data-analyse. De analyse van de gewone factoren met hun associatie ontdekt details binnen het onderwerp die essentieel zijn om het te begrijpen.

Proces / stappen betrokken bij patroonherkenning

Gegevens verzamelen uit verschillende bronnen
Opgeschoond van de gegevens van ruis
Gegevens worden geobserveerd voor gerelateerde functies, anders algemene elementen
Vervolgens worden deze elementen geclusterd in exacte secties
Deze secties worden onderzocht op inzichten in datasets
De verwijderde inzichten worden doorgevoerd in het bedrijfsproces.

processtappen-betrokken-bij-patroonherkenning

Receptoren

De term PRR staat voor patroonherkenningsreceptoren. Het speelt een essentiële rol binnen de geschikte functie van het natuurlijke immuunsysteem. Dit zijn gastheersensoren die zijn gefixeerd door kiembaan, die moleculen opmerken die kenmerkend zijn voor de ziekteverwekkers. Het zijn eiwitten die voornamelijk tot expressie worden gebracht met de aangeboren immuunsysteemcellen zoals dendritische cellen, monocyten, macrofagen, epitheelcellen en neutrofielencellen om twee sets moleculen te herkennen:

PAMPS (pathogeen-geassocieerd moleculair patroon) zijn verbonden door microbiële pathogenen en DAMPS (schade-geassocieerde moleculaire patronen) zijn verbonden via gastheercelcomponenten die tijdens celbeschadiging worden ontladen. Deze worden ook wel PPRR (primitieve patroonherkenningsreceptoren) genoemd, omdat ze vóór andere fracties van het immuunsysteem veranderden.

De PRR-subgroepen worden ingedeeld in verschillende typen op basis van hun functie, ligandspecificiteit, lokalisatie en evolutionaire relaties. Afhankelijk van de lokalisatie kan dit in twee typen worden ingedeeld, zoals membraangebonden PRR's en cytoplasmatische PRR's. Membraangebonden PRR's om TLR's (Toll-like receptoren) en CLR's (C-type lectinereceptoren) te omvatten, terwijl cytoplasmatische PRR's NLR's (NOD-achtige receptoren) en RLR's (RIG-I-achtige receptoren) omvatten.

Voordelen

De voordelen van patroonherkenning zijn onder meer de volgende.

“hoe werkt een pyrometer? ”

Het lost categorisatieproblemen op
Het lost nep-bio-metrische detectieproblemen op
Dit wordt gebruikt om het doekpatroon te herkennen van visueel beschadigde blinden.
Het helpt bij het spreken van sprekers.
Door dit te gebruiken, kan men een specifiek object vanuit een ongelijke hoek identificeren.

Nadelen

De nadelen van patroonherkenning zijn onder meer de volgende.

Dit soort herkenning is moeilijk uit te voeren en het is een extreem langzame methode.
Het vereist een grotere dataset om verbeterde nauwkeurigheid te verkrijgen.
Het kan niet duidelijk maken waarom een exact object wordt geïdentificeerd.

Toepassingen

De patroonherkenningstoepassingen omvatten voornamelijk de volgende.

Het wordt gebruikt bij beeldverwerking, analyse en segmentatie
Dit wordt gebruikt bij computer vision
Dit wordt gebruikt bij de classificatie van radarsignaal of analyse
Dit wordt gebruikt in vingerafdruk identificatie
Dit wordt gebruikt bij seismische analyse
Dit wordt gebruikt bij spraakherkenning

Patroonherkenning Letters streeft naar een snelle publicatie van korte artikelen met brede aandacht in patroonherkenning. De onderwerpgebieden hebben voornamelijk betrekking op alle huidige bewustzijnsgebieden die worden aangeduid door de technische groepen van de IAPR-International Association of Pattern Recognition. Voorbeelden hiervan zijn voornamelijk statistische, neurale netwerken, datamining, machine learning, algebraïsch, patroonherkenning op basis van de grafiek, signaalanalyse, beeldverwerking, robotica, spraakherkenning, muziekanalyse, multimediasystemen, biometrie, enz.

Dit gaat dus allemaal over patroonherkenning. Voor verder ontwikkeling van computationele technologie, het is de sleutel. Door dit te gebruiken, kunnen analyses van big data zich meer ontwikkelen en kan iedereen profiteren van de algoritmen voor machine learning. Dit kan binnen elk type branche worden uitgevoerd met betrekking tot waar hun informatie er vergelijkingen zijn binnen de informatie. Het is dus verstandig om de mogelijkheid te geloven om deze technologie in uw handelsactiviteiten toe te passen om ze extra bekwaam te maken. Hier is een vraag voor u, wat is het patroonherkenning receptor