The nove tehnologije poput strojnog učenja, kao i velikih podataka. Trenutno su postali dostupni različiti podaci za koje se pretpostavljalo da se inače smatraju. Ti se podaci mogu popraviti u dodatnim vjerojatnim izvorima kako bi se koristile teže metode za analizu podataka kako bi se povećale koristi poslovanja. Prepoznavanje uzoraka nudi planiranu korist za korporaciju koja postiže neprekidni razvoj na tržištu koje se stalno mijenja. U digitalnom svijetu obrazac nije ništa drugo nego sve, što se također fizički može vidjeti inače matematički promatrati primjenom algoritama. Na primjer, različite boje na odjeći, obrazac govora itd. Uzorak u informatika može se označiti uz pomoć principa vektorskih značajki.

Što je prepoznavanje uzorka?

The definicija prepoznavanja uzoraka je postupak razlikovanja podataka kao i segmentiranja na temelju općih elemenata koji inače postavljaju kriterije koji se mogu postići određenim algoritmima. Ovo priznanje jedan je od bitnih elemenata tehnologije strojnog učenja.

Prezentacijski rad Christophera Bishopa opisuje koncepte prepoznavanje uzoraka i strojno učenje , gdje se ovo priznanje bavi automatsko otkrivanje pravilnosti u informacijama putem računalnih algoritama i pomoću tih zakonitosti mogu se poduzeti radnje poput klasifikacije podataka u razne kategorije.

Korištenjem ovog prepoznavanja stvari se mogu identificirati na temelju njihovih značajki. Ovaj obrazac govori priče o podacima tijekom oseka, skokova, ravnih linija i protoka. Ovdje podaci mogu biti bilo što poput teksta, slike, zvuka, osjećaja itd. Korištenjem ovih algoritama, sekvencijalni podaci mogu se obraditi čineći seriju razumljivom.

prepoznavanje uzorka

Primjeri ovog prepoznavanja uglavnom uključuju identifikaciju govornika, prepoznavanje govora , automatska medicinska dijagnoza i MDR (prepoznavanje multimedijskih dokumenata).

Značajke prepoznavanja uzoraka mogu se označiti kao kontinuirane, diskretne binarne varijable. Može se definirati kao značenje jednog (ili) više mjerenja, izračunato tako da broji neke važne karakteristike stvari. Značajke ovoga uglavnom uključuju sljedeće.

“kako pretvoriti digitalno u analogno ”

Ovaj sustav mora prepoznati poznati obrazac brzo i točno
Prepoznajte i kategorizirajte nepoznate predmete
Precizno prepoznajte predmete i oblike iz različitih kutova
Prepoznaju uzorke čak i kad su djelomično zakopani
Brzo prepoznajte uzorke s lakoćom i automatizmom.

Modeli

Ti su modeli klasificirani u tri, poput statističkog, sintaktičkog ili strukturnog, i podudaranja predložaka.
Statistički model koristi se za prepoznavanje gdje god točno pripada, a ova vrsta modela koristi nadzirano strojno učenje.
Sintaktički ili strukturni model koristi se za opis složenijeg odnosa među elementima. Ova vrsta modela koristi polukontrolirano strojno učenje
Model za podudaranje predložaka koristi se za ekvivalent obilježja objekta prema unaprijed definiranom predlošku, kao i za prepoznavanje objekta uz pomoć proxyja. Ovakav model koristi se za provjeru plagijarizma.

Radno

Algoritam ovog prepoznavanja uglavnom uključuje dva glavna dijela poput istraživačkog i opisnog. Explorative se koristi za utvrđivanje zajedničkih podataka u informacijama, dok se opisni koristi za klasifikaciju zajedničkih podataka na određeni način

Mješavina ova dva elementa može se koristiti za uklanjanje uvida iz podataka, koji obuhvaćaju upotrebu unutar analitike velikih podataka. Analiza uobičajenih čimbenika s njihovom povezanošću otkriva detalje unutar predmeta koji je presudan za njegovo razumijevanje.

Proces / koraci uključeni u prepoznavanje uzorka

Prikupljanje podataka iz različitih izvora
Očistio podatke od buke
Podaci se promatraju za povezane značajke, inače općenite elemente
Nakon toga, ti su elementi grupirani unutar točnih odjeljaka
Ovi se odjeljci ispituju radi uvida u skupove podataka
Uklonjeni uvidi izvršavaju se u poslovnom procesu.

koraci procesa-uključeni-u-prepoznavanje uzoraka

Receptori

Pojam PRR označava receptore za prepoznavanje uzorka. Igra bitnu ulogu u prikladnoj funkciji prirodnog imunološkog sustava. To su domaćinski senzori učvršćeni klicom, koji primjećuju molekule karakteristične za patogene. Oni su proteini koji se eksprimiraju uglavnom urođenim stanicama imunološkog sustava poput dendritičnih stanica, monocita, makrofaga, epitelnih i neutrofilnih stanica kako bi prepoznali dvije skupine molekula:

PAMPS (molekularni uzorak povezan s patogenima) povezani su putem mikrobnih patogena, a DAMPS (molekularni uzorci povezani s oštećenjem) povezani su komponentama stanica domaćina koje se ispuštaju tijekom oštećenja stanica. Oni su također nazvani PPRR (primitivni receptori za prepoznavanje uzorka) jer su se promijenili prije ostalih frakcija imunološkog sustava.

Podgrupe PRR klasificirane su u različite tipove na temelju njihove funkcije, specifičnosti liganda, lokalizacije i evolucijskih odnosa. Ovisno o lokalizaciji, ovo se može klasificirati u dvije vrste poput PRR vezane na membranu i citoplazmatske PRR. PRR vezani na membranu uključuju TLR (receptori nalik cestarini) i CLR (receptori lektina tipa C), dok citoplazmatski PRR sadrže NLR (receptore slične NOD) i RLR (receptore slične RIG-I).

Prednosti

Prednosti prepoznavanja uzoraka uključuju sljedeće.

Rješava probleme kategorizacije
Rješava lažne probleme biometrijske detekcije
To se koristi za prepoznavanje uzorka platna za vizuelno oštećene slijepe osobe.
Pomaže u dijarizaciji zvučnika.
Pomoću ovoga možete identificirati određeni objekt iz različitog kuta.

Mane

Nedostaci prepoznavanja uzoraka uključuju sljedeće.

Ovakvu vrstu prepoznavanja teško je izvršiti i izuzetno je spora metoda.
Za postizanje poboljšane točnosti potreban je veći skup podataka.
Ne može pojasniti zašto se identificira točan objekt.

Prijave

The aplikacije za prepoznavanje uzoraka uglavnom uključuju sljedeće.

“4 -bitni zbrajač za nošenje valovitosti ”

Koristi se u obradi slika, analizi i segmentaciji
To se koristi u računalnom vidu
To se koristi u klasifikaciji radarskog signala ili analizi
Ovo se koristi u identifikacija otiska prsta
To se koristi u seizmičkoj analizi
To se koristi u prepoznavanju govora

Pisma za prepoznavanje uzoraka ima za cilj brzo objavljivanje kratkih članaka s velikom pažnjom u prepoznavanju uzoraka. Područja predmeta uglavnom uključuju sva prisutna polja svijesti koja su označila Tehničke skupine IAPR-a - Međunarodnog udruženja za prepoznavanje uzoraka. Primjeri toga uglavnom uključuju statističke, neuronske mreže, rudarenje podataka, strojno učenje, algebarsko, prepoznavanje uzoraka na temelju grafa, analizu signala, obradu slika, robotiku, prepoznavanje govora, analizu glazbe, multimedijske sustave, biometriju itd.

Dakle, ovdje se radi o prepoznavanju uzoraka. Nadalje razvoj računske tehnologije, to je ključ. Korištenjem ovoga, analitika velikih podataka može se razviti više i svi mogu dobiti od algoritama strojnog učenja. To se može izvršiti u bilo kojoj vrsti industrije u odnosu na to gdje postoje njihovi podaci i poredbe unutar podataka. Stoga je razumno vjerovati u mogućnost primjene ove tehnologije u svoje trgovinske operacije kako biste ih učinili izuzetno vještima. Evo pitanja za vas, što je receptor za prepoznavanje uzorka ?