Mustererkennung: Wie unterscheidet es sich vom maschinellen Lernen?

Dieser Artikel vermittelt Ihnen ein detailliertes und umfassendes Wissen über die Mustererkennung und wie sie ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens ist.

Die Mustererkennung ist eines der Hauptmerkmale eines AI- oder ML-Projekts. Die Branche des maschinellen Lernens boomt mit Sicherheit und geht in eine gute Richtung. Folgende Hinweise werden in diesem Artikel behandelt:

Einführung



In der heutigen Welt fließen viele verschiedene Arten von Daten systemübergreifend, um die Daten zu kategorisieren. Wir können keine herkömmliche Programmierung verwenden, die Regeln enthält, mit denen bestimmte Bedingungen überprüft und Daten klassifiziert werden können.

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Die Lösung für dieses Problem ist maschinelles Lernen. Mit dessen Hilfe können wir ein Modell erstellen, das verschiedene klassifizieren kannMuster aus Daten. Eine der Anwendungen hierfür ist die Klassifizierung von Spam- oder Nicht-Spam-Daten.

Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen können wir nicht erwarten, dass ein Modell 100% genau ist, aber die Vorhersagen sollten so nah wie möglich sein, damit es in eine bestimmte Kategorie eingeteilt werden kann. Beim maschinellen Lernen wird das Modell basierend auf einigen Algorithmen erstellt, die aus den bereitgestellten Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen.

Das Modell baut auf Statistiken auf. Beim maschinellen Lernen werden einige Daten benötigt, um sie zu analysieren und automatisch ein Modell zu erstellen, das Dinge vorhersagen kann. Um gut zu werdenVorhersagen aus einem Modell müssen wir Daten bereitstellen, die unterschiedliche Eigenschaften aufweisen, damit die Algorithmen unterschiedliche Muster verstehen, die in einem bestimmten Problem existieren können.

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Mustererkennung

Muster werden mithilfe von Algorithmen erkannt, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Das Erkennen von Mustern ist der Prozess des Klassifizierens der Daten basierend auf dem Modell, das durch Trainingsdaten erstellt wird, die dann Muster und Eigenschaften aus den Mustern erkennen.

Mustererkennung ist der Prozess, der verschiedene Kategorien erkennen und abrufen kannInformationen zu bestimmten Daten. Einige der Anwendungen der Mustererkennung sind Spracherkennung, Wettervorhersage, Objekterkennung in Bildern usw.

Merkmale der Mustererkennung:

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  • Die Mustererkennung lernt aus den Daten.

  • Muster automatisch erkennen, auch wenn sie teilweise sichtbar sind.

  • Sollte in der Lage sein, bekannte Muster zu erkennen.

  • Das Muster sollte aus verschiedenen Winkeln und Formen erkannt werden.

Trainings- und Lernmodelle in der Mustererkennung

Zunächst sollten die Daten unterteilt werden, um den Trainings- und Testsatz festzulegen. Das Lernen aus den Daten kann zeigen, wie die Vorhersagen des Systems von den bereitgestellten Daten abhängen, und welcher Algorithmus für bestimmte Daten gut geeignet ist. Dies ist eine sehr wichtige Phase. Da die Daten in zwei Kategorien unterteilt sind, können wir Trainingsdaten verwenden, um einen Algorithmus zu trainieren, und Testdaten werden zum Testen des Modells verwendet, da bereits gesagt wurde, dass die Daten unterschiedlich sein sollten und die Testdaten unterschiedlich sein sollten.

Also teilen wir Daten in zwei Sätze auf. Normalerweise teilen wir Daten, in denen 70% der Daten zum Trainieren des Modells verwendet werden. Algorithmen extrahieren die wichtigen Muster aus den bereitgestelltenDaten und erstellt ein Modell. Der Testsatz enthält 30% der gesamten Daten und wird dann verwendet, um die Leistung des Modells zu überprüfen, d. H. Wie genau das Modell die Ergebnisse vorhersagt.

Anwendungen der Mustererkennung

  • Computer Vision :: Objekte in Bildern können mithilfe der Mustererkennung erkannt werden, mit der bestimmte Muster aus Bildern oder Videos extrahiert werden können, die für die Gesichtserkennung, die Landwirtschaftstechnologie usw. verwendet werden können.

  • Zivilverwaltung: Überwachungs- und Verkehrsanalysesysteme zur Identifizierung von Objekten wie einem Auto.

  • Maschinenbau: Spracherkennung wird häufig in Systemen wie Alexa, Siri und Google Now verwendet.

  • Geologie: Die Erkennung von Steinen hilft dem Geologen, Gesteine ​​zu erkennen.

  • Spracherkennung: Bei der Spracherkennung werden Wörter als Muster behandelt und sind im Spracherkennungsalgorithmus weit verbreitet.

  • Scannen von Fingerabdrücken:: Bei der Erkennung von Fingerabdrücken wird die Mustererkennung häufig verwendet, um eine Person zu identifizieren, die zur Verfolgung der Anwesenheit in Organisationen gehört.

Vorteile der Mustererkennung

  • DNA-Sequenzen können interpretiert werden
  • Umfangreich im medizinischen Bereich und in der Robotik eingesetzt.
  • Klassifizierungsprobleme können mithilfe der Mustererkennung gelöst werden.
  • Biometrische Detektion
  • Kann ein bestimmtes Objekt aus verschiedenen Winkeln erkennen.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Mustererkennung

ML ist ein Aspekt, der aus den Daten ohne explizite Programmierung lernt, der iterativer Natur sein kann und genau wird, wenn er weiterhin Aufgaben ausführt. ML ist eine Form der Mustererkennung, bei der es sich im Grunde um die Idee handelt, Maschinen zu trainieren, um Muster zu erkennen und auf praktische Probleme anzuwenden. ML ist eine Funktion, die aus Daten lernen und sich iterativ ständig aktualisieren kann, um eine bessere Leistung zu erzielen. Die Mustererkennung lernt jedoch keine Probleme, kann jedoch zum Lernen von Mustern codiert werden. Die Mustererkennung ist definiert als Datenklassifizierung basierend auf den statistischen Informationen, die aus Mustern gewonnen werden.

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Die Mustererkennung spielt eine wichtige Rolle bei der Aufgabe, die das maschinelle Lernen zu erfüllen versucht. Ebenso wie Menschen lernen, indem sie Muster erkennen. Muster variieren vonvisuelle Muster, Klangmuster, Signale, Wetterdaten usw. Das ML-Modell kann entwickelt werden, um Muster mithilfe statistischer Analysen zu verstehen, mit denen Daten weiter klassifiziert werden können. Die Ergebnisse können ein wahrscheinlicher Wert sein oder von der Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Daten abhängen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir uns angesehen, was maschinelles Lernen und Mustererkennung sind und wie sie zusammenarbeiten, um ein genaues und effizientes Modell zu erstellen. Wir haben verschiedene Merkmale der Mustererkennung untersucht. Außerdem, wie die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz unterteilt sind und wie damit ein effizientes Modell erstellt werden kann, das genaue Vorhersagen liefern kann. Was sind die Anwendungen von ihnen und wie sie sich voneinander unterscheiden, wird kurz besprochen?

Edurekas macht Sie mit Techniken wie überwachtem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen vertraut und Verarbeitung natürlicher Sprache. Es umfasst Schulungen zu den neuesten Fortschritten und technischen Ansätzen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wie Deep Learning, grafische Modelle und Reinforcement Learning.

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