كل ما تحتاج لمعرفته حول التعرف على الأنماط

مع ظهور البيانات الضخمة وتقنيات التعلم الآلي ، أصبح من الممكن الوصول إلى كمية كبيرة وغير مسبوقة من المعلومات. قبل هذه التقنيات ، كان علينا حساب أو خصم البيانات التي نحتاجها. انطلاقا من مصادر موثوقة ، هذه البيانات قد غيرت العالم بالتأكيد للأفضل. اليوم ، يمكننا استخلاص رؤى تشغيلية أكثر عمقًا وحتى حل بعض أكثر القضايا إلحاحًا للبشرية. بمساعدة التقنيات المتطورة ، يمكن للشركات تحقيق الكفاءات والحصول على مزايا ذات قيمة مضافة لم يسمع بها من قبل.

ببساطة ، لدينا اليوم المعرفة. لذلك ، تحول هدفنا من جمع فتات واحدة من المعلومات إلى تحليل البيانات التي لدينا بالفعل وفرة.

يرمز التعرف على الأنماط إلى جوهر تحليل البيانات الضخمة من خلال تمييز العناصر الثمينة من البيانات والاستفادة من المادة غير المعروفة من قبل. توفر هذه التقنية ميزة تنافسية للشركات. يسمح للشركات بالتحسين المستمر ومواكبة السوق المتطور. ولكن ما هو التعرف على الأنماط وكيف يمكن أن يساعد في تطوير عملك؟

ما هو تعريف النمط؟

التعرف على الأنماط هو فرع من فروع التعلم الآلي مخصص للتعرف على التماثلات والأنماط في البيانات. من خلال تحديد الأنماط ، نحن قادرون على ادعاء التنبؤات والتنبؤ بها. يتم تمييز البيانات وتقسيمها وفقًا لمعايير أو أوجه تشابه محددة.

يضع التعرف على الأنماط الأساس لحل المشكلات وإنتاج الخوارزميات. يتيح لنا التعميم غربلة المعلومات الزائدة عن الحاجة لمعالجة المشكلة.

التعرف على الأنماط هو تقنية عالمية. إنه موجود في كل مكان. يمكننا اكتشافه في الأمن السيبراني والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في الواقع ، نحن البشر نفعل ذلك دائمًا. تذكر عندما علمك الآباء أو المعلمون الأبجدية؟ قالوا ، "أ ، ب ، ج" وبعد عدة تكرارات ، عندما قالوا "أ ، ب ..." ، أجبت بـ "ج". لقد تعرفت على النمط. الاختلاف الوحيد اليوم هو أننا ندرس أجهزة الكمبيوتر للقيام بذلك بشكل أسرع.

بشكل عام ، قد تأتي البيانات في جميع الأشكال ، بما في ذلك:

• نص.
• أعداد.
• الوسائط المتعددة.
• المشاعر وغيرها.

يمكن أن يساعد التعرف على الأنماط في معالجة أي بيانات ذات طبيعة خطية وتحويل التسلسلات إلى معرفة مفهومة وتجريبية.

موصى به لك: استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في تصميم واجهة المستخدم الحديثة وتجربة المستخدم.

تقنيات التعرف على الأنماط

يمكن تقسيم نماذج التعرف على الأنماط إلى عدة أنواع وفقًا للطريقة المستخدمة في تحليل البيانات وتصنيفها. يمكن أن تتضمن مهمة التعرف على الأنماط نموذجًا واحدًا أو عدة نماذج في نفس الوقت.

نماذج التعرف على الأنماط هي كما يلي:

الإحصاء

يشير هذا النموذج إلى تطبيق الأساليب الإحصائية لدراسة قياسات البيانات لاسترجاع المعلومات واتخاذ قرار منطقي. إنه مجال بحث نشط للغاية ، وقد تطور في السنوات الأخيرة. يستخدم النموذج الإحصائي ML الخاضع للإشراف ؛

الهيكلي

هذا النموذج مفيد في مشاكل التعرف على الأنماط المعقدة ، مثل الكائنات متعددة الأبعاد. من الأمثلة الرائعة لتطبيق النموذج الهيكلي تفكيك العلاقات المعقدة بين أجزاء الكلام. على عكس النموذج الأول ، يستخدم هذا النموذج ML شبه الخاضع للإشراف ؛

مطابقة النموذج

هذا النموذج هو الأبسط والأكثر بدائية من بين النماذج الأخرى. يستخدم التعرف على أنماط القالب للعثور على أوجه التشابه بين العينتين. هل سبق لك أن استخدمت مدققات الانتحال؟ نعم ، هذا أيضًا نموذج مطابق.

تتضمن نماذج التعرف على الأنماط الأخرى نموذجًا قائمًا على الشبكة العصبية ونموذجًا غامضًا ونموذجًا هجينًا.

تقديم التعرف على الأنماط

تقوم معظم عمليات التعرف على الأنماط في عمليات الذكاء الاصطناعي بما يوحي به اسمها بالضبط. ومع ذلك ، فإن الكثير من الأشياء لا تقع تحت السطح.

بشكل عام ، تتكون جميع خوارزميات تحديد النمط من جزأين مهمين:

• الجزء الاستكشافي - عندما تبحث الخوارزميات عن أنماط عامة.
• الجزء الوصفي - عندما تبدأ الخوارزميات في تصنيف الأنماط بطريقة معينة.

يساعد هذان المكونان معًا في استنباط رؤى يمكن استخدامها في تحليلات البيانات بعد ذلك. يكشف تحليل أوجه التشابه وعلاقاتها عن حقائق تضيف إلى الفهم العام للقضية المعنية.

تم تحسين التعرف على الأنماط باستمرار لسنوات عديدة. هناك الكثير من الأساليب التي تقود تطوير تطبيقات مختلفة في العديد من المجالات. تشمل الخطوات الرئيسية للتعرف على الأنماط المعالجة المسبقة واستخراج الميزات والتصنيف.

لذلك ، يتم التعرف على الأنماط بالطريقة التالية:

• يتم تجميع البيانات من مصادرها.
• يتم صقل البيانات عن طريق قطع أجزاء المعلومات الزائدة.
• يتم تحليل المعلومات لإبراز النقاط المهمة أو المكونات القياسية.
• يتم تجميع هذه المكونات بهذه الطريقة في أقسام معينة.
• تتم مراقبة الأقسام للحصول على رؤى في مجموعات.
• يتم تطبيق أجزاء المعرفة المسترجعة على النشاط التجاري.

حالات الاستخدام للتعرف على الأنماط

قد ترغب في: التنقيب عن التكنولوجيا في البيانات العميقة: البحث عن كنز عالمي حقيقي.

تحليلات البيانات

يساعد التنبؤ بسوق الأسهم الشركات على التنبؤ بالقيمة المستقبلية لأسهم الشركة والأدوات المالية الأخرى. تاريخيا ، كان فن التنبؤ بسوق الأوراق المالية مهمة صعبة للباحثين والمحللين.

من المعروف أن مثل هذه الأسواق يمكن أن تكون متقلبة. لذلك ، فإن مراقبة الاتجاهات المستقبلية باستخدام المعايير هي أداة لا تقدر بثمن ولا يمكن إهمالها. باستخدام تحليلات البيانات ، يمكنك حساب أي شيء تقريبًا بسهولة. في هذه الحالة ، يحصل المتداولون على تحليل أكثر عمقًا وشمولية لكيفية اقتراب السوق من التحول.

لا يمكنك أبدًا أن تكون متأكدًا بنسبة 100٪ من الأسواق دائمة التطور. ومع ذلك ، فإن مؤشرات الاتجاه المتلقاة تسمح باتخاذ قرارات أكثر منطقية مدعومة بالبيانات.

غالبًا ما يتم استخدام تحليلات البيانات والتعرف على الأنماط بالتبادل في هذا السياق.

دعنا نلقي نظرة على بعض الحالات المعروفة التي تتشابك فيها تحليلات البيانات والتعرف على الأنماط:

• بحث الجمهور - يستخدم التعرف على الأنماط لتحليل بيانات المستخدم التي يمكن الوصول إليها وتصنيفها وفقًا للمعايير المختارة. يقدم Google Analytics هذه المعلمات.
• التنبؤ بسوق الأوراق المالية - كما هو مذكور أعلاه ، يتم استخدامه لتحديد سعر السهم من خلال تحليل أنماط معينة لوحظت في الماضي. يمكنك رؤية هذا النوع من التحليل في YardCharts.

معالجة اللغة الطبيعية

لطالما أثارت معالجة اللغة الطبيعية اهتمامنا لفترة طويلة. البرمجة اللغوية العصبية هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر يركز على التفاعل اللغوي بين الإنسان والآلة.

بفضل الاختراقات في التعلم الآلي (ML) على مدى العقد الماضي ، شهدنا تحسينات كبيرة في التعرف على الكلام والترجمة الآلية. تعد أدوات توليد اللغة جيدة بالفعل بما يكفي لكتابة مقالات إخبارية لائقة ، وأصبح المساعدون الافتراضيون مثل Siri و Alexa جزءًا من حياتنا اليومية.

تشمل حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية:

• تلخيص النص
• ترجمة،
• توليد الكلمات الرئيسية ،
• تحليل المشاعر،
• روبوتات المحادثة ،
• لعبة الداما الانتحال ،
• تصحيح النص.

في الممارسة العملية ، تبدأ عملية معالجة اللغة الطبيعية بالتحليل المعجمي ، المعروف أيضًا باسم Tokenization ، والذي يقسم النص إلى فقرات وجمل وكلمات. بعد ذلك ، يتم إجراء التحليل النحوي أو التحليل. يفحص التحليل الجملة كلمة بكلمة ، لتوليد تفسير هيكلي للجملة ، عادةً في شكل شجرة.

يستخدم قواعد القواعد الخالية من السياق للتعرف على جزء الكلام وما إلى ذلك. هذا يساعد على تحديد كيفية ارتباط الكلمات. بمجرد أن نعرف بنية الجملة ، يمكننا المضي قدمًا في تحديد معناها.

هذا هو الجزء الأكثر صعوبة لأن البرمجة اللغوية العصبية يمكن أن تكون غامضة تمامًا. يمكن تفسير الجملة بطرق مختلفة.

يوفر التحليل الدلالي تفسيرًا مستقلًا عن السياق ، أو ببساطة ، معنى دون معرفة الجمل الأخرى.

النتيجة تسمى الشكل المنطقي. في هذه المرحلة ، قد لا يزال هناك مستوى من عدم اليقين ، لذلك ننتقل إلى التحليل البراغماتي.

يمكن للتحليل العملي أن يستنتج تفسيرًا أفضل للجملة من خلال مقارنة الجمل السابقة والتالية. كما أنها تطبق المعرفة الواقعية.

على سبيل المثال ، التفاح عبارة عن فاكهة ، ويمكن للقطط أن تخرخر ، وما إلى ذلك. أخيرًا ، من المهم أحيانًا ألا يتم إكمال التحليل النحوي والدلالات والبراغماتية بطريقة متسلسلة ، بل في وقت واحد.

على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية هي منطقة حديثي الولادة نسبيًا ، فقد تقدمنا ​​كثيرًا خلال السنوات القليلة الماضية. مع تعلم الآلة واختراقات التعلم العميق ، سيكون من الرائع ملاحظة تطور طريقة تواصل البشر والآلات مع بعضهم البعض.

التعرف الضوئي على الحروف

يعد التعرف الضوئي على الأحرف (المعروف أيضًا باسم OCR) أحد تلك الأنظمة التي تسمح لنا بمسح النص المطبوع أو المكتوب على الآلة الكاتبة أو المكتوب بخط اليد وتحويله إلى تنسيق قابل للمعالجة على الكمبيوتر.

بمجرد التعرف على المستندات ، يمكن تحريرها أو استخدامها أو إعادة استخدامها في مستندات أخرى. تتضمن عملية التعرف الأساسية دراسة النص وترجمة الأحرف إلى رمز يمكن استخدامه لمعالجة البيانات. يُطلق على OCR أحيانًا اسم التعرف على النص.

بالنسبة لمهام التعرف الأكثر تعقيدًا ، يستخدم الأشخاص أنظمة التعرف الفكري ، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية. تم إنشاء قاعدة بيانات MNIST قياسية تتكون من صور رقمية مكتوبة بخط اليد لمعايرة أنظمة التعرف على النص (wiki) .

على أي حال ، فإن العمود الفقري لـ OCR هو توليفة من في قلب OCR هو التعرف على الأنماط والخوارزميات المقارنة المتوافقة مع البيانات المعيارية.

من بين حالات استخدام التعرف الضوئي على الحروف المعروفة:

• يعد نسخ النص أكثر تطبيقات OCR شيوعًا. يتم التعرف على المحتوى المعروض وتقديمه إلى بيئة الكمبيوتر. لقد استخدمنا جميعًا ABBYY Fine Reader مرة واحدة على الأقل.
• التعرف على الكتابة اليدوية هو مجموعة متنوعة من التعرف على النص مع إبراز أكثر أهمية على المكون المرئي. يستخدم OCR تحليلًا مقارنًا لتقديم عينة خط اليد. حالة استخدام ممتازة لهذا هي إدخال خط اليد من Google.
• يتضمن تصنيف المستند مزيدًا من المعالجة للمستند ويولي اهتمامًا أكبر لهيكله وشكله. تُستخدم هذه العملية لرقمنة المستندات الورقية وأيضًا لإعادة إنتاج الأجزاء غير المنتظمة من الوثائق التالفة. تساعد برامج Parascript ، على سبيل المثال ، في تحويل المستندات إلى بيانات منظمة.

التعرف على نمط الصورة

التعرف على الصور عبارة عن تقنية تم إنشاؤها لالتقاط الصور من العالم الحقيقي وتحليلها وفهمها ومعالجتها من أجل تحويلها إلى معلومات رقمية. يتضمن هذا المجال تحليل البيانات الذكي ، والتعلم الآلي ، والتعرف على الأنماط ، وتوسيع قاعدة المعرفة.

أدت التطورات في هذا المجال إلى حقيقة أن أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية أصبحت قادرة على محاكاة الرؤية البشرية. يمكن للكاميرات المتطورة في الأجهزة الحديثة أن تلتقط صورًا عالية الجودة جدًا ، وبمساعدة البرامج الجديدة يتم استخراج المعلومات الضرورية منها ، وتتم معالجة الصور على أساس البيانات المستلمة.

تتضمن خوارزميات التعرف على الشبكات العصبية الالتفافية - وهي بنية خاصة للشبكات العصبية الاصطناعية ، تم تصميمها من أجل التعرف الفعال على الصور. يتكون مبدأ عملها من تناوب طبقات الالتواء وأخذ العينات الفرعية. في عملية الالتفاف ، يتم ضرب كل قطعة من الصورة بمصفوفة الالتفاف في أجزاء ، ثم يتم تلخيص النتيجة وتسجيلها في موضع مماثل من الصورة الناتجة.

دعنا نلقي نظرة على حالات الاستخدام التالية الأكثر شيوعًا:

• ميزات البحث المرئي هي التقنية التي تستخدم لقطات الشاشة وصور الإنترنت وما إلى ذلك كأساس للبحث. هذه الميزات معروفة على نطاق واسع في الأسواق وأنظمة البحث عبر الإنترنت.
• اكتشاف الوجه هو أحد تلك التقنيات التي تستقطب الناس. إنه توطين تلقائي لوجه الإنسان على صورة أو مقطع فيديو ، وإذا لزم الأمر ، تحديد شخصية الشخص بناءً على قواعد البيانات المتاحة. الاهتمام بهذه الأنظمة مرتفع للغاية بسبب النطاق الواسع من المهام التي يؤدونها. يمكننا اكتشاف هذه التكنولوجيا في وسائل التواصل الاجتماعي أو تطبيق القانون.

التعرف على الصوت

التعرف على الصوت هو عنصر من عناصر عملية معالجة الكلام. والغرض الرئيسي منه هو توفير حوار ملائم بين المستخدم والجهاز. بالمعنى الواسع ، نحن نتحدث عن الأنظمة التي تقوم بفك تشفير الإشارات الصوتية الكلامية عند نطق رسائل الكلام بأسلوب حر.

بالمعنى الضيق ، تسهل أنظمة التعرف على الصوت حل المشكلات الخاصة من خلال فرض بعض القيود على متطلبات التعرف على الكلام الطبيعي الصوت بمعناه الكلاسيكي.

وبالتالي ، تمتد هذه التقنية من أجهزة بسيطة قائمة بذاتها وألعاب أطفال قادرة على التعرف على الكلمات والأرقام والمدن والأسماء المنطوقة بشكل منفصل أو توليفها ، وما إلى ذلك ، إلى أنظمة فائقة التعقيد للتعرف على الكلام الطبيعي وتركيبه للاستخدام ، من أجل على سبيل المثال ، كمساعد سكرتير (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

دعنا نلقي نظرة فاحصة على حالات استخدام التعرف على الصوت والصوت:

• تستخدم تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي / المساعد الشخصي معالجة اللغة الطبيعية وقواعد البيانات الصوتية لإنشاء الرسالة وتنفيذها. مثال ممتاز هنا هو مساعد جوجل.
• تشخيص أعطال الآلة بالصوت - يقوم النظام بتحليل الإشارات التي تنتجها الآلات والتعرف عليها لاكتشاف الأعطال وتقديم طرق ممكنة لإصلاحها.
• تتضمن إضافة التسمية التوضيحية التلقائية تحديد الكلام إلى نص وتراكب الصورة التالي لتقديم المحتوى على الشاشة. تعد ميزة الترجمة التلقائية على YouTube مثالًا جيدًا على هذه التقنية.

تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو عملية تحديد الآراء وتصنيفها حسابيًا من جزء من النص. إنها أيضًا عملية تحديد ما إذا كان موقف الكاتب تجاه الموضوع إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا. يعد تحليل المشاعر أحد أكثر أنواع التعرف على الأنماط تفصيلاً.

يمكن للشركات تنفيذ تحليل المشاعر لجلب رؤى العملاء القيمة وردود الفعل. في هذه الحالة ، يساعد تعلم الآلة غير الخاضع للرقابة في تحليل المشاعر في إجراء التحديد.

يعتمد هذا النوع من التعرف على الأنماط عادةً على مصادر موثوقة مثل القواميس وقد يستخدم أيضًا قواعد بيانات أكثر تخصيصًا إذا لزم الأمر.

حالات الاستخدام لتحليل المشاعر هي كما يلي:

• أبحاث الجمهور ، وتحسين المحتوى - تُستخدم هذه الأنواع الفرعية من تحليل المشاعر للبحث في جمهورك المستهدف بما في ذلك العادات والمواقف وما إلى ذلك. كما أنها تساعد الشركات على تحسين محتواها. خدمات منصة أينشتاين من Salesforce هي أمثلة كتابية لتحليل المشاعر.
• دعم الخدمة - العمليات المصممة لضمان الكفاءة التشغيلية للخدمة. يستخدم مساعدو الذكاء الاصطناعي مثل Alexa و Siri هذا النوع من تحليل المشاعر ؛
• الوصفة الطبية / التوصية - تم إنشاؤها للتنبؤ بمجال الاهتمام للعميل المحتمل. يمكن أن يعتمد التوقع أيضًا على سجل البحث وطلبات البحث. لقد رأينا جميعًا عبارة "قد تعجبك أيضًا" على منصات مختلفة.

قد يعجبك أيضًا: التعلم الآلي بمساعدة الذكاء الاصطناعي - مستقبل الواقع.

ختاماً

التعرف على الأنماط هو مجال رائع وسريع التطور ، والذي يدعم التطورات في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة النصوص والمستندات والشبكات الأخرى. بمساعدتها ، ستحقق تحليلات البيانات مزيدًا من التقدم ويمكننا جميعًا الاستفادة من تطبيقاتها في المناطق الناشئة بسرعة. كما ترون من مقالتنا ، فإن التعرف على الأنماط هو تقنية متعددة الأوجه ، وبالتالي ، فإن الأمر يستحق التنفيذ في عملك إذا كنت ترغب في جني الجوائز.