Mustrituvastus on üks peamisi funktsioone, mis reguleerivad kõiki AI- või ML-projekte. Masinõppe tööstus on kindlasti õitsemas ja heas suunas. Selles artiklis käsitletakse järgmisi näpunäiteid:
- Sissejuhatus
- Masinõpe
- Mustrituvastus
- Mustrituvastuse tunnused
- Koolitus- ja õppimismustrid mustri tuvastamisel
- Mustrituvastuse rakendused
- Mustrituvastuse eelised
- Erinevus masinõppe ja mustri äratundmise vahel
- Kokkuvõte
Sissejuhatus
Tänapäeva maailmas liigub süsteemide vahel palju erinevat tüüpi andmeid, et neid andmeid kategoriseerida, mida me ei saa kasutada traditsioonilises programmeerimises, millel on reeglid, mis võivad kontrollida mõnda tingimust ja andmeid klassifitseerida.
Selle probleemi lahenduseks on masinõpe, mille abil saame luua mudeli, mille abil saab erinevaid klassifitseeridamustrid andmetest. Selle üks rakendusi on rämpsposti või mitte-rämpsposti andmete klassifitseerimine.
Masinõpe
Masinõppes ei saa me eeldada, et mudel on 100% täpne, kuid ennustused peaksid olema võimalikult lähedased, et seda saaks kategooriasse liigitada. Masinõppes luuakse mudel mõnede algoritmide põhjal, mis õpivad prognooside tegemiseks esitatud andmetest.
Mudel põhineb statistikal. Masinõppeks on vaja andmeid, et neid analüüsida ja luua automaatselt mudel, mis võib asju ennustada. Hea saamiseksMudeli ennustuste põhjal peame pakkuma andmeid, millel on erinevad omadused, et algoritmid mõistaksid erinevaid probleeme, mis võivad antud probleemis eksisteerida.
Mustrituvastus
Mustrid tunneb ära masinõppes kasutatavate algoritmide abil. Mustrite äratundmine on andmete klassifitseerimise protsess treeningandmete abil loodud mudeli põhjal, mis seejärel tuvastab mustritest mustrid ja omadused.
Mustrituvastus on protsess, mis võimaldab tuvastada erinevaid kategooriaid ja saada neidteave konkreetsete andmete kohta. Mõned mustrite tuvastamise rakendused on hääletuvastus, ilmateade, objektide tuvastamine piltidel jne.
Mustrituvastuse tunnused:
Mustrituvastus õpib andmetest.
Tuvastab mustrid automaatselt ka siis, kui need on osaliselt nähtavad.
java loop-programmide näidete jaoks
Peaks suutma ära tunda tuttavaid mustreid.
Mustrit tuleks ära tunda erinevate nurkade ja kujundite järgi.
Mudeli äratundmise koolitus ja õppimismudelid
Esiteks tuleks andmed jagada, st koolituse ja testimise komplektiks. Andmetest õppides saab öelda, kuidas sõltuvad süsteemi ennustused esitatud andmetest ning milline algoritm sobib konkreetsete andmete jaoks hästi, see on väga oluline etapp. Kuna andmed on jagatud kahte kategooriasse, saame algoritmi koolitamiseks kasutada koolitusandmeid ja mudeli testimiseks kasutatakse testimisandmeid, kuna juba öeldud, et andmed peaksid olema erinevad koolituse ja testimise andmed peaksid olema erinevad.
Seega jagame andmed kahte komplekti, tavaliselt jagame andmed, milles 70% andmetest kasutatakse mudeli koolitamiseks, algoritmid eraldavad pakutavatest olulistest mustritestandmed ja loob mudeli. Testimiskomplekt sisaldab 30% koguandmest ja seejärel kasutatakse seda mudeli toimivuse kontrollimiseks, st kui täpselt mudel tulemusi ennustab.
visuaalse stuudioga alustamine
Mustrituvastuse rakendused
Arvutinägemine : Kujutistes olevaid objekte saab tuvastada mustrituvastuse abil, mis võib pildist või videost välja tõmmata teatud mustrid, mida saab kasutada näotuvastuse, põllumajandustehnika jms jaoks.
Tsiviilhaldus: seire- ja liiklusanalüüsisüsteemid objektide, näiteks auto, tuvastamiseks.
Inseneritöö: Kõnetuvastust kasutatakse laialdaselt sellistes süsteemides nagu Alexa, Siri ja Google Now.
Geoloogia: Kivimite tuvastamine, see aitab geoloogil kivimeid avastada.
Kõnetuvastus: Kõnetuvastuses käsitletakse sõnu mustrina ja neid kasutatakse kõnetuvastuse algoritmis laialdaselt.
Sõrmejälgede skaneerimine: Sõrmejälgede tuvastamisel kasutatakse mustrituvastust laialdaselt inimese tuvastamiseks rakendustes, et jälgida organisatsioonides osalemist.
Mustrituvastuse eelised
- DNA järjestusi saab tõlgendada
- Laialdaselt rakendatud meditsiinivaldkonnas ja robootikas.
- Klassifitseerimisprobleeme saab lahendada mustrituvastuse abil.
- Biomeetriline tuvastamine
- Oskab ära tunda konkreetse objekti erinevate nurkade alt.
Erinevus masinõppe ja mustri äratundmise vahel
ML on aspekt, mis õpib andmetest ilma selgesõnaliselt programmeerimata. See võib olla korduv ja muutub tööülesannete täitmisel täpseks. ML on mustrite tuvastamise vorm, mis on põhimõtteliselt masinate treenimise idee mustrite äratundmiseks ja nende rakendamiseks praktiliste probleemide korral. ML on funktsioon, mis võib andmetest õppida ja end korduvalt uuendada, et paremini toimida, kuid mustri tuvastamine ei õpi probleeme, kuid selle saab mustrite õppimiseks kodeerida. Mustrituvastus on määratletud kui andmete klassifikatsioon mustritest saadud statistilise teabe põhjal.
Mustrituvastus mängib olulist rolli ülesandes, mida masinõpe üritab saavutada. Samamoodi, nagu inimesed õpivad mustreid ära tundes. Mustrid erinevadvisuaalsed mustrid, helimustrid, signaalid, ilmastikuandmed jms. Mudelite mõistmiseks saab välja töötada ML-mudeli, kasutades statistilist analüüsi, mis võimaldab andmeid veelgi klassifitseerida. Tulemused võivad olla tõenäoline väärtus või sõltuda andmete esinemise tõenäosusest.
Kokkuvõte
Selles artiklis vaatasime, mis on masinõpe ja mustrituvastus, kuidas need täpse ja tõhusa mudeli loomiseks koos töötavad. Uurisime mustrite tuvastamise erinevaid funktsioone. Samuti, kuidas andmed jagunevad koolituskomplektiks ja testimiskomplektiks ning kuidas saab neid kasutada tõhusa mudeli loomiseks, mis võiks anda täpseid prognoose. Millised on nende rakendused ja kuidas need üksteisest erinevad, räägitakse lühidalt?
Edureka oma paneb sind tundma selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja Loomuliku keele töötlemine. See sisaldab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.
Kui teil on selle artikliga seotud küsimusi, jätke need lehele kommentaaride jaotis allpool ja pöördume tagasi niipea kui võimalik.