ο αναδυόμενες τεχνολογίες όπως η μηχανική μάθηση καθώς και τα μεγάλα δεδομένα. Προς το παρόν, τα διάφορα δεδομένα έχουν καταστεί διαθέσιμα τα οποία είτε θεωρήθηκαν διαφορετικά. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να καθοριστούν σε επιπλέον πιθανές πηγές για να χρησιμοποιήσουν πιο δύσκολες μεθόδους για την ανάλυση των δεδομένων για να αυξήσουν τα οφέλη της επιχείρησης. Η αναγνώριση προτύπων προσφέρει το προγραμματισμένο όφελος για την εταιρεία που την καθιστά επιτυχή της ασταμάτητης ανάπτυξης στην συνεχώς μεταβαλλόμενη αγορά. Στον ψηφιακό κόσμο, το μοτίβο δεν είναι τίποτα άλλο από τα πάντα, τα οποία μπορούν επίσης να παρατηρηθούν φυσικά αλλιώς μαθηματικά με εφαρμογή αλγορίθμων. Για παράδειγμα, τα διαφορετικά χρώματα στα ενδύματα, το μοτίβο του λόγου κ.λπ. Ένα μοτίβο στο επιστήμη των υπολογιστών μπορεί να σηματοδοτηθεί με τη βοήθεια αρχών διανυσματικών χαρακτηριστικών.
Τι είναι η αναγνώριση προτύπων;
ο ορισμός αναγνώρισης προτύπων είναι η διαδικασία διαφοροποίησης των δεδομένων καθώς και η τμηματοποίηση με βάση γενικά στοιχεία που καθορίζουν διαφορετικά κριτήρια τα οποία μπορούν να επιτευχθούν από συγκεκριμένους αλγόριθμους. Αυτή η αναγνώριση είναι ένα από τα βασικά στοιχεία της τεχνολογίας μηχανικής μάθησης.
Το έργο παρουσίασης του Christopher Bishop περιγράφει τις έννοιες του αναγνώριση προτύπων και μηχανική μάθηση , όπου αυτή η αναγνώριση ασχολείται με το αυτόματη ανίχνευση των κανονικοτήτων στις πληροφορίες μέσω των αλγορίθμων υπολογιστών & χρησιμοποιώντας αυτές τις κανονικότητες οι ενέργειες μπορούν να ληφθούν όπως η ταξινόμηση δεδομένων σε διάφορες κατηγορίες.
Χρησιμοποιώντας αυτήν την αναγνώριση, τα πράγματα μπορούν να προσδιοριστούν με βάση τα χαρακτηριστικά τους. Αυτό το μοτίβο αφηγείται τις ιστορίες δεδομένων σε όλες τις παρεκκλίσεις, τις αιχμές, τις επίπεδες γραμμές και τις ροές. Εδώ τα δεδομένα μπορούν να είναι οτιδήποτε όπως κείμενο, εικόνα, ήχος, συναίσθημα κ.λπ. Χρησιμοποιώντας αυτούς τους αλγόριθμους, τα δεδομένα της διαδοχικής φύσης μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία κάνοντας τη σειρά κατανοητή.
αναγνώριση μοτίβου
Τα παραδείγματα αυτής της αναγνώρισης περιλαμβάνουν κυρίως αναγνώριση ηχείου, αναγνώρισης ομιλίας , αυτόματη ιατρική διάγνωση και MDR (αναγνώριση εγγράφων πολυμέσων).
Τα χαρακτηριστικά της αναγνώρισης προτύπων μπορεί να σημαίνονται ως συνεχείς, διακριτές δυαδικές μεταβλητές. Μπορεί να οριστεί ως, η έννοια μιας (ή) περισσότερων μετρήσεων, υπολογιζόμενη έτσι ώστε να μετρά ορισμένα σημαντικά χαρακτηριστικά του αντικειμένου. Τα χαρακτηριστικά του περιλαμβάνουν κυρίως τα ακόλουθα.
- Αυτό το σύστημα πρέπει να αναγνωρίσει το γνωστό μοτίβο γρήγορα και ακριβή
- Προσδιορίστε και κατηγοριοποιήστε άγνωστα αντικείμενα
- Προσδιορίστε με ακρίβεια αντικείμενα και σχήματα από διάφορες γωνίες
- Αναγνωρίστε μοτίβα ακόμη και όταν εν μέρει θαμμένο
- Προσδιορίστε γρήγορα τα μοτίβα με ευκολία & αυτοματοποίηση.
Μοντέλα
- Αυτά τα μοντέλα ταξινομούνται σε τρία όπως στατιστικά, συντακτικά ή δομικά και ταίριασμα προτύπων.
- Ένα στατιστικό μοντέλο χρησιμοποιείται για την αναγνώριση οπουδήποτε ανήκει ένα ακριβές κομμάτι και αυτό το είδος μοντέλου χρησιμοποιεί εποπτευόμενη μηχανική μάθηση.
- Συντακτικό ή δομικό μοντέλο χρησιμοποιείται για να περιγράψει μια πιο σύνθετη σχέση μεταξύ των στοιχείων. Αυτό το είδος μοντέλου χρησιμοποιεί ημι-ελεγχόμενη μηχανική μάθηση
- Το πρότυπο Matching Model χρησιμοποιείται για να ισοδυναμεί με τα χαρακτηριστικά του αντικειμένου από το προκαθορισμένο πρότυπο, καθώς και να αναγνωρίζει το αντικείμενο με τη βοήθεια διακομιστή μεσολάβησης. Αυτό το είδος μοντέλου χρησιμοποιείται για έλεγχο λογοκλοπής.
Εργαζόμενος
Ο αλγόριθμος αυτής της αναγνώρισης περιλαμβάνει κυρίως δύο κύρια μέρη όπως η διερευνητική και περιγραφική. Το Explorative χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό των κοινών στοιχείων στις πληροφορίες, ενώ το περιγραφικό χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση των κοινών στοιχείων με συγκεκριμένο τρόπο
Ο συνδυασμός αυτών των δύο στοιχείων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αφαίρεση πληροφοριών από τις πληροφορίες, που περιλαμβάνουν τη χρήση εντός μεγάλων αναλυτικών δεδομένων. Η ανάλυση των συνηθισμένων παραγόντων με τη σχέση τους ανακαλύπτει λεπτομέρειες εντός του αντικειμένου που είναι κρίσιμης σημασίας για την κατανόησή του.
Διαδικασία / βήματα που εμπλέκονται στην αναγνώριση προτύπων
- Συλλογή δεδομένων από διαφορετικές πηγές
- Καθαρίστηκαν τα δεδομένα από το θόρυβο
- Τα δεδομένα παρατηρούνται για συναφή χαρακτηριστικά διαφορετικά γενικά στοιχεία
- Στη συνέχεια, αυτά τα στοιχεία συγκεντρώνονται σε ακριβείς ενότητες
- Αυτές οι ενότητες εξετάζονται για πληροφορίες σχετικά με τα σύνολα δεδομένων
- Οι καταργημένες πληροφορίες εκτελούνται στην επιχειρηματική διαδικασία.
διαδικασία-βήματα-εμπλέκονται-σε-μοτίβο-αναγνώριση
Δέκτες
Ο όρος PRR σημαίνει υποδοχείς αναγνώρισης προτύπων. Παίζει σημαντικό ρόλο στην κατάλληλη λειτουργία του φυσικού ανοσοποιητικού συστήματος. Αυτοί είναι αισθητήρες ξενιστές που καθορίζονται από τη βλαστική γραμμή, οι οποίοι παρατηρούν μόρια διακριτά για τα παθογόνα. Είναι πρωτεΐνες που εκφράζονται κυρίως με τα έμφυτα κύτταρα του ανοσοποιητικού συστήματος, όπως δενδριτικά κύτταρα, μονοκύτταρα, μακροφάγα, επιθηλιακά και ουδετερόφιλα κύτταρα για να αναγνωρίσουν δύο ομάδες μορίων:
Τα PAMPS (μοριακό μοτίβο που σχετίζεται με παθογόνα) συνδέονται μέσω μικροβιακών παθογόνων & τα DAMPS (μοριακά μοτίβα που σχετίζονται με βλάβη) συνδέονται μέσω συστατικών κυττάρων ξενιστών που εκκενώνονται σε όλη τη βλάβη των κυττάρων. Αυτοί ονομάζονται επίσης ως PPRR (πρωτόγονοι υποδοχείς αναγνώρισης προτύπου) καθώς άλλαξαν πριν από άλλα κλάσματα του ανοσοποιητικού συστήματος.
Οι υποομάδες PRR ταξινομούνται σε διαφορετικούς τύπους με βάση τη λειτουργία τους, την ειδικότητα του υποκαταστάτη, τον εντοπισμό και τις εξελικτικές σχέσεις. Ανάλογα με τον εντοπισμό, αυτό μπορεί να ταξινομηθεί σε δύο τύπους όπως PRRs μεμβράνης και PRR κυτταροπλασματικών. PRRs που δεσμεύονται με μεμβράνη για να περιλαμβάνουν TLR (υποδοχείς τύπου Toll) & CLR (υποδοχείς λεκτίνης τύπου C) ενώ τα κυτταροπλασματικά PRR περιλαμβάνουν NLR (υποδοχείς τύπου NOD) & RLRs (υποδοχείς τύπου RIG-I).
Πλεονεκτήματα
Τα πλεονεκτήματα της αναγνώρισης προτύπων περιλαμβάνουν τα ακόλουθα.
- Επιλύει προβλήματα κατηγοριοποίησης
- Επιλύει ψεύτικα βιομετρικά προβλήματα ανίχνευσης
- Αυτό χρησιμοποιείται για την αναγνώριση του μοτίβου του υφάσματος για τυφλά άτομα με προβλήματα όρασης.
- Βοηθά στην διαφοροποίηση των ηχείων.
- Χρησιμοποιώντας αυτό μπορεί να αναγνωρίσει ένα συγκεκριμένο αντικείμενο από διαφορετική γωνία.
Μειονεκτήματα
Τα μειονεκτήματα της αναγνώρισης προτύπων περιλαμβάνουν τα ακόλουθα.
- Αυτό το είδος αναγνώρισης είναι δύσκολο να εκτελεστεί και είναι μια εξαιρετικά αργή μέθοδος.
- Απαιτεί ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων για να αποκτήσει βελτιωμένη ακρίβεια.
- Δεν μπορεί να διευκρινίσει γιατί προσδιορίζεται ένα ακριβές αντικείμενο.
Εφαρμογές
ο εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων περιλαμβάνουν κυρίως τα ακόλουθα.
- Χρησιμοποιείται στην επεξεργασία, ανάλυση και τμηματοποίηση εικόνων
- Αυτό χρησιμοποιείται στην όραση του υπολογιστή
- Αυτό χρησιμοποιείται στην ταξινόμηση του σήματος ή της ανάλυσης ραντάρ
- Αυτό χρησιμοποιείται στο αναγνώριση δακτυλικών αποτυπωμάτων
- Αυτό χρησιμοποιείται στη σεισμική ανάλυση
- Αυτό χρησιμοποιείται στην αναγνώριση ομιλίας
Γράμματα αναγνώρισης προτύπων στοχεύει στη γρήγορη δημοσίευση σύντομων άρθρων ευρείας προσοχής στην αναγνώριση προτύπων. Οι τομείς του αντικειμένου αφορούν κυρίως όλα τα σημερινά πεδία ευαισθητοποίησης που υποδεικνύονται από τις Τεχνικές ομάδες της Διεθνούς Ένωσης Αναγνώρισης Προτύπων του IAPR. Τα παραδείγματα αυτού περιλαμβάνουν κυρίως Στατιστικά, Νευρωνικά δίκτυα, εξόρυξη δεδομένων, μηχανική εκμάθηση, αλγεβρική, αναγνώριση προτύπων με βάση το γράφημα, ανάλυση σήματος, επεξεργασία εικόνας, ρομποτική, Αναγνώριση ομιλίας, ανάλυση μουσικής, συστήματα πολυμέσων, Βιομετρική κ.λπ.
Έτσι, αυτό αφορά την αναγνώριση προτύπων. Για περαιτέρω ανάπτυξη της υπολογιστικής τεχνολογίας, είναι το κλειδί. Χρησιμοποιώντας αυτό, οι αναλύσεις μεγάλων δεδομένων μπορούν να αναπτυχθούν περισσότερο και όλοι μπορούν να κερδίσουν από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Αυτό μπορεί να εκτελεστεί σε οποιονδήποτε τύπο βιομηχανίας ως προς το πού οι πληροφορίες τους υπάρχουν συγκρίσεις μέσα στις πληροφορίες. Επομένως, είναι λογικό να πιστεύουμε την ευκαιρία εκτέλεσης αυτής της τεχνολογίας στις εμπορικές σας πράξεις για να τις καταστήσετε επιπλέον ικανές. Εδώ είναι μια ερώτηση για εσάς, τι είναι υποδοχέας αναγνώρισης προτύπων ;
