패턴 인식은 AI 또는 ML 프로젝트를 관리하는 주요 기능 중 하나입니다. 머신 러닝 산업은 확실히 호황을 누리고 있으며 좋은 방향으로 나아가고 있습니다. 이 기사에서는 다음과 같은 사항을 다룰 것입니다.
소개
오늘날 세계에서는 일부 조건을 확인하고 데이터를 분류 할 수있는 규칙이있는 기존 프로그래밍으로는 사용할 수없는 데이터를 분류하기 위해 시스템간에 다양한 유형의 데이터가 흐르고 있습니다.
이 문제에 대한 해결책은 기계 학습입니다.이를 통해 다양한 분류가 가능한 모델을 만들 수 있습니다.데이터의 패턴. 이 응용 프로그램 중 하나는 스팸 또는 스팸이 아닌 데이터의 분류입니다.
기계 학습
기계 학습에서 모델이 100 % 정확할 것이라고 기대할 수는 없지만 예측은 특정 범주로 분류 될 수 있도록 최대한 가까워 야합니다. 기계 학습에서 모델은 예측을 위해 제공된 데이터에서 학습하는 일부 알고리즘을 기반으로 생성됩니다.
이 모델은 통계를 기반으로합니다. 머신 러닝은 데이터를 분석하여 예측할 수있는 모델을 자동으로 생성합니다. 잘되기 위해알고리즘이 주어진 문제에 존재할 수있는 다양한 패턴을 이해할 수 있도록 서로 다른 특성을 가진 데이터를 제공해야합니다.
패턴 인식
패턴은 기계 학습에서 사용되는 알고리즘의 도움으로 인식됩니다. 패턴 인식은 학습 데이터에 의해 생성 된 모델을 기반으로 데이터를 분류 한 다음 패턴에서 패턴과 특성을 감지하는 프로세스입니다.
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패턴 인식은 다양한 카테고리를 감지하고특정 데이터에 대한 정보. 패턴 인식의 일부 응용 프로그램은 음성 인식, 일기 예보, 이미지의 물체 감지 등입니다.
패턴 인식의 특징 :
패턴 인식은 데이터에서 학습합니다.
부분적으로 보이는 경우에도 패턴을 자동으로 인식합니다.
익숙한 패턴을 인식 할 수 있어야합니다.
패턴은 다른 각도와 모양에서 인식되어야합니다.
패턴 인식의 훈련 및 학습 모델
첫째, 데이터는 훈련 및 테스트 세트로 나누어 져야합니다. 데이터를 통해 학습하면 시스템의 예측이 제공된 데이터에 따라 어떻게 달라지는 지 알 수 있으며 어떤 알고리즘이 특정 데이터에 적합한 지 알 수 있습니다. 이것은 매우 중요한 단계입니다. 데이터가 두 가지 범주로 나뉘 기 때문에 학습 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련하고 테스트 데이터를 사용하여 모델을 테스트 할 수 있습니다. 이미 말한 것처럼 데이터는 다양한 학습이어야하고 테스트 데이터는 달라야합니다.
그래서 우리는 데이터를 두 세트로 나눕니다. 보통 우리는 데이터의 70 %가 모델 훈련에 사용되는 데이터를 나누고, 알고리즘은 제공된 데이터로부터 중요한 패턴을 추출합니다.데이터와 모델을 생성합니다. 테스트 세트는 전체 데이터의 30 %를 포함하고 모델의 성능, 즉 모델이 결과를 얼마나 정확하게 예측하는지 확인하는 데 사용됩니다.
패턴 인식의 응용
컴퓨터 시각 인식 : 이미지 나 동영상에서 특정 패턴을 추출 할 수있는 패턴 인식을 통해 이미지 속의 사물을 인식 할 수있어 안면 인식, 농업 기술 등에 활용할 수 있습니다.
시민 행정 : 자동차와 같은 물체를 식별하기위한 감시 및 교통 분석 시스템.
공학: 음성 인식은 Alexa, Siri 및 Google Now와 같은 시스템에서 널리 사용됩니다.
지질학: 바위 인식, 지질학자가 바위를 감지하는 데 도움이됩니다.
음성 인식: 음성 인식에서 단어는 패턴으로 취급되며 음성 인식 알고리즘에서 널리 사용됩니다.
지문 스캔: 지문 인식에서 패턴 인식은 조직의 출석을 추적하는 응용 프로그램 중 하나를 식별하는 데 널리 사용됩니다.
패턴 인식의 장점
- DNA 염기 서열 해석 가능
- 의료 분야 및 로봇 공학에 광범위하게 적용됩니다.
- 패턴 인식을 사용하여 분류 문제를 해결할 수 있습니다.
- 생체 인식
- 다른 각도에서 특정 물체를 인식 할 수 있습니다.
기계 학습과 패턴 인식의 차이점
ML은 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 데이터에서 학습하는 측면으로, 본질적으로 반복적 일 수 있으며 작업을 계속 수행함에 따라 정확 해집니다. ML은 기본적으로 패턴을 인식하고 실제 문제에 적용하기 위해 기계를 훈련시키는 아이디어 인 패턴 인식의 한 형태입니다. ML은 데이터에서 학습 할 수 있고 더 나은 성능을 위해 반복적으로 자체 업데이트 할 수있는 기능이지만 패턴 인식은 문제를 학습하지 않지만 패턴을 학습하도록 코딩 할 수 있습니다. 패턴 인식은 패턴에서 얻은 통계 정보를 기반으로 한 데이터 분류로 정의됩니다.
패턴 인식은 기계 학습이 달성하려는 작업에서 중요한 역할을합니다. 마찬가지로 인간은 패턴을 인식하여 학습합니다. 패턴은 다음과 같습니다.시각적 패턴, 사운드 패턴, 신호, 날씨 데이터 등 데이터를 더 분류 할 수있는 통계 분석을 사용하여 패턴을 이해하도록 ML 모델을 개발할 수 있습니다. 결과는 가능한 값이거나 데이터 발생 가능성에 따라 달라질 수 있습니다.
요약
이 기사에서는 머신 러닝과 패턴 인식이 무엇인지, 정확하고 효율적인 모델을 만들기 위해 어떻게 함께 작동하는지 살펴 보았습니다. 패턴 인식의 다양한 기능을 탐색했습니다. 또한 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 나누는 방법과이를 사용하여 정확한 예측을 제공 할 수있는 효율적인 모델을 만드는 방법도 설명합니다. 그것들의 적용은 무엇이며 서로 어떻게 다른지 간략하게 논의됩니까?
에두 레카 지도 학습, 비지도 학습과 같은 기술에 능숙하게 만듭니다. 과 자연어 처리. 여기에는 딥 러닝, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 인공 지능 및 기계 학습의 최신 발전 및 기술적 접근에 대한 교육이 포함됩니다.
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