Nhận dạng mẫu là một trong những tính năng chính chi phối bất kỳ dự án AI hoặc ML nào. Ngành công nghiệp Máy học chắc chắn đang bùng nổ và có chiều hướng tốt. Các gợi ý sau sẽ được đề cập trong bài viết này:
- Giới thiệu
- Học máy
- Nhận dạng mẫu
- Các tính năng của Nhận dạng Mẫu
- Các mô hình đào tạo và học tập trong nhận dạng mẫu
- Các ứng dụng của nhận dạng mẫu
- Ưu điểm của Nhận dạng Mẫu
- Sự khác biệt giữa Học máy và Nhận dạng Mẫu
- Tóm lược
Giới thiệu
Trong thế giới ngày nay, rất nhiều loại dữ liệu khác nhau đang chạy qua các hệ thống để phân loại dữ liệu mà chúng ta không thể sử dụng lập trình truyền thống có các quy tắc có thể kiểm tra một số điều kiện và phân loại dữ liệu.
Giải pháp cho vấn đề này là Học máy, với sự trợ giúp của nó, chúng tôi có thể tạo ra một mô hình có thể phân loạicác mẫu từ dữ liệu. Một trong những ứng dụng của việc này là phân loại dữ liệu thư rác hoặc không phải thư rác.
Học máy
Trong Machine Learning, chúng ta không thể mong đợi một mô hình chính xác 100% nhưng các dự đoán phải càng gần càng tốt để có thể phân loại nó trong một danh mục cụ thể. Trong Machine Learning, mô hình được tạo dựa trên một số thuật toán học từ dữ liệu được cung cấp để đưa ra dự đoán.
Mô hình được xây dựng dựa trên số liệu thống kê. Máy học lấy một số dữ liệu để phân tích và tự động tạo ra một số mô hình có thể dự đoán mọi thứ. Để có được tốtdự đoán từ một mô hình, chúng ta cần cung cấp dữ liệu có các đặc điểm khác nhau để các thuật toán sẽ hiểu các mẫu khác nhau có thể tồn tại trong một bài toán nhất định.
Nhận dạng mẫu
Các mẫu được nhận dạng nhờ sự trợ giúp của các thuật toán được sử dụng trong Học máy. Nhận dạng mẫu là quá trình phân loại dữ liệu dựa trên mô hình được tạo ra bởi dữ liệu huấn luyện, sau đó phát hiện các mẫu và đặc điểm từ các mẫu.
Khoa học dữ liệu là gì?
Nhận dạng mẫu là quá trình có thể phát hiện các danh mục khác nhau và nhận đượcthông tin về dữ liệu cụ thể. Một số ứng dụng của nhận dạng mẫu là nhận dạng giọng nói, dự báo thời tiết, phát hiện đối tượng trong hình ảnh, v.v.
Các tính năng của Nhận dạng Mẫu:
Nhận dạng mẫu học từ dữ liệu.
Tự động nhận dạng các mẫu ngay cả khi nhìn thấy một phần.
Nên có thể nhận ra các mẫu quen thuộc.
Mô hình phải được nhận ra từ các góc độ và hình dạng khác nhau.
ví dụ về webdriver selen với dưa chuột trong nhật thực
Các mô hình đào tạo và học tập trong nhận dạng mẫu
Trước tiên, dữ liệu nên được chia thành để thiết lập, tức là tập huấn luyện và thử nghiệm. Học từ dữ liệu có thể biết được dự đoán của hệ thống như thế nào tùy thuộc vào dữ liệu được cung cấp cũng như thuật toán nào phù hợp với dữ liệu cụ thể, đây là giai đoạn rất quan trọng. Vì dữ liệu được chia thành hai loại, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu đào tạo để đào tạo một thuật toán và dữ liệu kiểm tra được sử dụng để kiểm tra mô hình, như đã nói dữ liệu đào tạo phải đa dạng và dữ liệu kiểm tra phải khác nhau.
Vì vậy, chúng tôi chia dữ liệu thành hai tập hợp thông thường chúng tôi chia dữ liệu, trong đó 70% dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình, các thuật toán trích xuất các mẫu quan trọng từdữ liệu và tạo một mô hình. Bộ thử nghiệm chứa 30% toàn bộ dữ liệu và sau đó nó được sử dụng để xác minh hiệu suất của mô hình, tức là mô hình dự đoán kết quả chính xác như thế nào.
Các ứng dụng của nhận dạng mẫu
Tầm nhìn máy tính : Các đối tượng trong hình ảnh có thể được nhận dạng với sự trợ giúp của nhận dạng mẫu có thể trích xuất các mẫu nhất định từ hình ảnh hoặc video có thể được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt, công nghệ canh tác, v.v.
Hành chính dân sự: hệ thống giám sát và phân tích giao thông để xác định các đối tượng như một chiếc xe hơi.
Kỹ thuật: Nhận dạng giọng nói được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống như Alexa, Siri và Google Hiện hành.
Địa chất học: Nhận dạng đá, nó giúp nhà địa chất phát hiện đá.
Nhận dạng giọng nói: Trong nhận dạng giọng nói, các từ được coi như một mẫu và được sử dụng rộng rãi trong thuật toán nhận dạng giọng nói.
kích thước của mảng trong javascript
Quét vân tay: Trong nhận dạng vân tay, nhận dạng mẫu được sử dụng rộng rãi để xác định một người một trong những ứng dụng để theo dõi sự tham gia trong các tổ chức.
Ưu điểm của Nhận dạng Mẫu
- Trình tự DNA có thể được giải thích
- Ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế và người máy.
- Các vấn đề phân loại có thể được giải quyết bằng cách sử dụng nhận dạng mẫu.
- Phát hiện sinh trắc học
- Có thể nhận ra một đối tượng cụ thể từ các góc độ khác nhau.
Sự khác biệt giữa Học máy và Nhận dạng Mẫu
ML là một khía cạnh học hỏi từ dữ liệu mà không được lập trình rõ ràng, có thể lặp lại về bản chất và trở nên chính xác khi nó tiếp tục thực hiện các tác vụ. ML là một dạng nhận dạng mẫu, về cơ bản là ý tưởng đào tạo máy móc nhận dạng các mẫu và áp dụng chúng vào các vấn đề thực tế. ML là một tính năng có thể học hỏi từ dữ liệu và liên tục tự cập nhật để hoạt động tốt hơn, tuy nhiên, Nhận dạng mẫu không tìm hiểu các vấn đề nhưng nó có thể được mã hóa để học các mẫu. Nhận dạng mẫu được định nghĩa là phân loại dữ liệu dựa trên thông tin thống kê thu được từ các mẫu.
Nhận dạng mẫu đóng một vai trò quan trọng trong nhiệm vụ mà máy học đang cố gắng đạt được. Tương tự như vậy, khi con người học bằng cách nhận biết các mẫu. Các mẫu khác nhau từmô hình trực quan, mô hình âm thanh, tín hiệu, dữ liệu thời tiết, v.v. Mô hình ML có thể được phát triển để hiểu các mô hình bằng cách sử dụng phân tích thống kê có thể phân loại dữ liệu sâu hơn. Kết quả có thể là một giá trị có thể xảy ra hoặc phụ thuộc vào khả năng xảy ra dữ liệu.
Tóm lược
Trong bài viết này, chúng ta đã xem xét học máy và nhận dạng mẫu là gì, cách chúng hoạt động cùng nhau để tạo ra một mô hình chính xác và hiệu quả. Chúng tôi đã khám phá các tính năng khác nhau của nhận dạng mẫu. Ngoài ra, dữ liệu được chia thành tập huấn luyện và tập thử nghiệm như thế nào cũng như cách sử dụng dữ liệu đó để tạo ra một mô hình hiệu quả có thể cung cấp các dự đoán chính xác. Các ứng dụng của chúng là gì và chúng khác nhau như thế nào được thảo luận ngắn gọn?
Edureka's giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không được giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến bài viết này, vui lòng để lại trong phần bình luận dưới đây và chúng tôi sẽ hoàn nguyên trong thời gian sớm nhất.