gelişen teknolojiler makine öğreniminin yanı sıra büyük veri gibi. Şu anda, aksi düşünülen farklı veriler kullanılabilir hale geldi. Bu veriler, işletmenin faydalarını artırmak için verilerin analizinde daha zor yöntemler kullanmak için olası ek kaynaklarda sabitlenebilir. Desen tanıma, kurum için planlanan faydayı sunarak, sürekli değişen pazarda durmaksızın geliştirmeyi başarmasını sağlar. Dijital dünyada, desen, her şeyden başka bir şey değildir ve fiziksel olarak da başka türlü matematiksel olarak algoritmalar uygulanarak gözlemlenebilir. Örneğin giysilerdeki farklı renkler, konuşma şekli vb. bilgisayar Bilimi vektör özellikleri ilkeleri yardımıyla ifade edilebilir.

Örüntü Tanıma nedir?

örüntü tanıma tanımı veri farklılaştırma prosedürü ve genel öğelere dayalı bölümleme prosedürü, aksi takdirde belirli algoritmalarla elde edilebilecek kriterleri belirler. Bu tanıma, makine öğrenimi teknolojisinin temel unsurlarından biridir.

Christopher Bishop'ın sunum çalışması, şu kavramları tanımlar: örüntü tanıma ve makine öğrenimi , bu tanıma, otomatik algılama bilgisayar algoritmaları aracılığıyla bilgideki düzenliliklerin ve bu düzenliliklerin kullanılmasıyla, çeşitli kategorilere veri sınıflandırması gibi eylemler gerçekleştirilebilir.

Bu tanımayı kullanarak, nesneler özelliklerine göre tanımlanabilir. Bu model, veri hikayelerini gelgitler, sivri uçlar, düz çizgiler ve akışlar boyunca anlatır. Burada veriler metin, görüntü, ses, duygu vb. Gibi herhangi bir şey olabilir. Bu algoritmaları kullanarak, sıralı doğadaki herhangi bir veri, diziyi anlaşılır hale getirerek işlenebilir.

desen tanıma

Bu tanımanın örnekleri, esas olarak konuşmacı kimliğini, Konuşma tanıma , otomatik tıbbi teşhis ve MDR (multimedya belge tanıma).

Örüntü tanımanın özellikleri, sürekli, ayrık ikili değişkenler olarak ifade edilebilir. Bu, bir (veya) daha fazla ölçümün anlamı olarak tanımlanabilir, bu, bir şeyin bazı önemli özelliklerini sayması için hesaplanır. Bunun özellikleri esas olarak aşağıdakileri içerir.

“şarj bağlantılı cihaz nasıl çalışır ”

Bu sistem, tanıdık modeli hızlı ve kesin olarak tanımlamalıdır
Bilinmeyen nesneleri tanımlayın ve kategorilere ayırın
Nesneleri ve şekilleri çeşitli açılardan tam olarak tanımlayın
Kısmen gömülü olsa bile desenleri tanıyın
Kolay ve otomatik olarak kalıpları hızla tanımlayın.

Modeller

Bu modeller, istatistiksel, sözdizimsel veya yapısal ve şablon eşleştirme olmak üzere üçe ayrılır.
Kesin bir parçanın ait olduğu yeri tanımak için istatistiksel bir model kullanılır ve bu tür bir model, denetimli makine öğrenimini kullanır.
Sözdizimsel veya Yapısal model, öğeler arasında daha bileşik bir ilişkiyi tanımlamak için kullanılır. Bu tür bir model, yarı kontrollü makine öğrenimini kullanır
Şablon Eşleştirme modeli, nesnenin özelliklerini önceden tanımlanmış şablon ile eşleştirmek ve nesneyi proxy yardımı ile tanımak için kullanılır. Bu tür bir model intihal kontrolü için kullanılır.

Çalışma

Bu tanımanın algoritması temelde açıklayıcı ve açıklayıcı olmak üzere iki ana bölümden oluşur. Keşif, bilgi içindeki ortak noktaları tanımlamak için kullanılırken, açıklayıcı, ortaklıkları belirli bir şekilde sınıflandırmak için kullanılır.

Bu iki öğenin karışımı, büyük veri analitiğinde kullanımı içeren bilgilerden içgörüleri çıkarmak için kullanılabilir. Sıradan faktörlerin ilişkilendirilmesiyle analizi, konuyu anlamak için kritik olan konu içindeki ayrıntıları keşfeder.

Örüntü Tanıma ile İlgili Süreç / Adımlar

Farklı kaynaklardan veri toplama
Verileri gürültüden temizledim
Veriler, ilgili özellikler için gözlemlenir, aksi takdirde genel unsurlar
Daha sonra, bu öğeler kesin bölümler içinde kümelenir
Bu bölümler, veri kümelerine ilişkin içgörüler için incelenir
Kaldırılan içgörüler, iş sürecine uygulanır.

örüntü tanımada yer alan süreç adımları

Reseptörler

PRR terimi, örüntü tanıma reseptörlerini ifade eder. Doğal bağışıklık sisteminin uygun işlevi içinde önemli bir rol oynar. Bunlar, patojenler için ayırt edici molekülleri fark eden germ hattı tarafından sabitlenmiş konak sensörleridir. Çoğunlukla dendritik hücreler, monositler, makrofajlar, epitel ve nötrofil hücreleri gibi doğuştan gelen bağışıklık sistemi hücreleri ile ifade edilen proteinlerdir ve iki molekül grubunu tanırlar:

PAMPS (patojenle ilişkili moleküler model), mikrobiyal patojenler aracılığıyla bağlanır ve DAMPS (hasarla ilişkili moleküler modeller), hücre hasarı boyunca boşaltılan konakçı hücre bileşenleri aracılığıyla bağlanır. Bunlar, bağışıklık sisteminin diğer fraksiyonlarından önce değiştikleri için PPRR (ilkel örüntü tanıma reseptörleri) olarak da adlandırılır.

PRR alt grupları, işlevlerine, ligand özgüllüğüne, lokalizasyonuna ve evrimsel ilişkilerine göre farklı türlerde sınıflandırılır. Lokalizasyona bağlı olarak, bu, membrana bağlı PRR'ler ve sitoplazmik PRR'ler gibi iki tipte sınıflandırılabilir. Membran bağlı PRR'ler TLR'leri (Toll benzeri reseptörler) ve CLR'leri (C-tipi lektin reseptörleri) içerirken Sitoplazmik PRR'ler NLR'leri (NOD benzeri reseptörler) ve RLR'leri (RIG-I benzeri reseptörler) içerir.

Avantajları

Örüntü tanımanın avantajları aşağıdakileri içerir.

Sınıflandırma sorunlarını çözer
Sahte biyo-metrik algılama sorunlarını çözer
Bu, görme engelli körler için kumaş desenini tanımak için kullanılır.
Konuşmacı günlüklerinin belirlenmesine yardımcı olur.
Bunu kullanarak belirli bir nesneyi farklı bir açıdan tanımlayabiliriz.

Dezavantajları

Örüntü tanımanın dezavantajları aşağıdakileri içerir.

Bu tür bir tanımanın yürütülmesi zordur ve son derece yavaş bir yöntemdir.
Gelişmiş doğruluk elde etmek için daha büyük bir veri kümesi gerektirir.
Neden kesin bir nesnenin tanımlandığını netleştiremez.

Uygulamalar

örüntü tanıma uygulamaları esas olarak aşağıdakileri içerir.

Görüntü işleme, analiz ve segmentasyonda kullanılır
Bu bilgisayarla görmede kullanılır
Bu, radar sinyalinin sınıflandırılmasında veya analizinde kullanılır
Bu kullanılır parmak izi tanımlama
Bu sismik analizde kullanılır
Bu, konuşma tanımada kullanılır

Desen Tanıma Mektupları örüntü tanımada geniş ilgi gören kısa makalelerin hızlı bir şekilde yayınlanmasını amaçlamaktadır. Konu alanları esas olarak IAPR - Uluslararası Örüntü Tanıma Derneği'nin Teknik grupları tarafından belirtilen tüm mevcut farkındalık alanlarını kapsar. Bunun örnekleri, temel olarak İstatistik, Sinir ağları, veri madenciliği, makine öğrenimi, cebirsel, grafiğe dayalı örüntü tanıma, sinyal analizi, görüntü işleme, robotik, Konuşma tanıma, müzik analizi, multimedya sistemleri, Biyometri vb.

“cdi ateşlemesi nedir ”

Dolayısıyla, bu tamamen örüntü tanıma ile ilgilidir. Daha fazlası için geliştirme hesaplama teknolojisinin anahtarı budur. Bunu kullanarak, büyük verinin analitiği daha fazla geliştirebilir ve makine öğrenimi algoritmalarından kazanılabilir. Bu, bilgilerinin içinde karşılaştırmaların olduğu her tür endüstri içinde yürütülebilir. Bu nedenle, bu teknolojiyi ticaret operasyonlarınızda daha yetkin hale getirmek için uygulama fırsatına inanmak mantıklıdır. İşte size bir soru, nedir örüntü tanıma reseptörü ?