Alles, was Sie über Mustererkennung wissen müssen

Mit dem Aufkommen von Big Data und ML-Technologien wurde eine große und beispiellose Menge an Informationen zugänglich. Vor dieser Technologie mussten wir die benötigten Daten berechnen oder ableiten. Da diese Daten aus zuverlässigen Quellen stammen, haben sie die Welt sicherlich zum Besseren verändert. Heute können wir tiefergehende betriebliche Erkenntnisse gewinnen und sogar einige der drängendsten Probleme der Menschheit lösen. Mithilfe modernster Technologien können Unternehmen ihre Effizienz steigern und noch nie dagewesene Mehrwertvorteile erzielen.

Einfach gesagt: Heute haben wir das Wissen. Daher verlagerte sich unser Ziel von der Sammlung einzelner Informationen auf die Verarbeitung der Daten, die wir bereits in Hülle und Fülle haben.

Die Mustererkennung symbolisiert die Essenz der Big-Data-Analyse, indem sie die wertvollen Daten aus den Daten herausfiltert und die bisher unbekannte Substanz erschließt. Diese Technologie verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Es ermöglicht Unternehmen, sich kontinuierlich zu verbessern und mit dem sich entwickelnden Markt Schritt zu halten. Aber was ist Mustererkennung und wie kann sie zur Entwicklung Ihres Unternehmens beitragen?

Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich der Erkennung von Einheitlichkeiten und Mustern in Daten widmet. Durch das Erkennen von Mustern sind wir in der Lage, Vorhersagen zu treffen und Umwege vorherzusehen. Die Daten werden nach bestimmten Maßstäben oder Ähnlichkeiten unterschieden und segmentiert.

Die Mustererkennung bildet die Grundlage für die Problemlösung und die Erstellung von Algorithmen. Die Verallgemeinerung ermöglicht es uns, redundante Informationen zu filtern, um das Problem anzugehen.

Mustererkennung ist eine universelle Technik. Es ist allgegenwärtig. Wir können es in den Bereichen Cybersicherheit, ML und KI erkennen. Tatsächlich haben wir Menschen das schon immer getan. Erinnern Sie sich, als Eltern oder Lehrer Ihnen das Alphabet beigebracht haben? Sie sagten „A, B, C“ und nach mehreren Wiederholungen, als sie „A, B…“ sagten, antworteten Sie mit „C“. Sie haben das Muster erkannt. Der einzige Unterschied besteht heute darin, dass wir Computern beibringen, es schneller zu machen.

Im Allgemeinen können die Daten in allen Formen vorliegen, einschließlich:

• Text.
• Zahlen.
• Multimedia.
• Gefühle und andere.

Mustererkennung kann dabei helfen, beliebige Daten linearer Natur zu verarbeiten und Sequenzen in verständliches und empirisches Wissen umzuwandeln.

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Mustererkennungstechniken

Die Mustererkennungsmodelle können je nach der für die Datenanalyse und Kategorisierung verwendeten Methode in verschiedene Typen unterteilt werden. Eine Mustererkennungsaufgabe kann ein oder mehrere Modelle gleichzeitig umfassen.

Mustererkennungsmodelle sind wie folgt:

Statistisch

Dieses Modell bezieht sich auf die Anwendung statistischer Techniken zur Untersuchung von Datenmessungen, um Informationen abzurufen und eine begründete Entscheidung zu treffen. Es handelt sich um ein sehr aktives Forschungsgebiet, das sich in den letzten Jahren weiterentwickelt hat. Das statistische Modell verwendet überwachtes ML;

Strukturell

Dieses Modell ist bei komplexen Mustererkennungsproblemen nützlich, beispielsweise bei mehrdimensionalen Objekten. Ein wunderbares Beispiel für die Anwendung des Strukturmodells ist die Entschlüsselung der komplizierten Beziehungen zwischen Wortarten. Im Gegensatz zum ersten Modell nutzt dieses Modell halbüberwachtes ML;

Vorlagenabgleich

Dieses Modell ist unter anderen das einfachste und primitivste. Mithilfe der Vorlagenmustererkennung werden die Ähnlichkeiten zwischen den beiden Proben ermittelt. Haben Sie jemals Plagiatsprüfer verwendet? Ja, das ist auch ein Template-Matching.

Zu anderen Mustererkennungsmodellen gehören ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell, ein Fuzzy-basiertes Modell und ein Hybridmodell.

Einführung in die Mustererkennung

Die meisten Mustererkennungsprozesse in KI-Operationen tun genau das, was ihr Name vermuten lässt. Allerdings liegen viele Dinge nicht unter der Oberfläche.

Im Allgemeinen bestehen alle Mustererkennungsalgorithmen aus zwei wichtigen Teilen:

• explorativer Teil – wenn Algorithmen nach allgemeinen Mustern suchen.
• Beschreibender Teil – wenn Algorithmen beginnen, die Muster auf eine bestimmte Weise zu kategorisieren.

Zusammengenommen tragen diese beiden Bestandteile dazu bei, Erkenntnisse abzuleiten, die anschließend in der Datenanalyse verwendet werden können. Die Analyse der Gemeinsamkeiten und ihrer Zusammenhänge bringt Fakten zum Vorschein, die zum allgemeinen Verständnis des jeweiligen Sachverhalts beitragen.

Die Mustererkennung wird seit vielen Jahren kontinuierlich verbessert. Es gibt viele Methoden, die die Entwicklung verschiedener Apps in zahlreichen Nischen vorantreiben. Zu den Hauptschritten der Mustererkennung gehören Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung.

Daher erfolgt die Mustererkennung folgendermaßen:

• Daten werden aus ihren Quellen gesammelt.
• Daten werden aufpoliert, indem überschüssige Informationsbits herausgeschnitten werden.
• Informationen werden auf wichtige Highlights oder Standardkomponenten analysiert.
• Diese Komponenten werden auf diese Weise in bestimmten Abschnitten zusammengefasst.
• Die Abschnitte werden auf Einblicke in Sets überwacht.
• Die gewonnenen Erkenntnisse werden auf die Geschäftstätigkeit angewendet.

Anwendungsfälle für die Mustererkennung

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Datenanalyse

Mithilfe der Börsenprognose können Unternehmen den zukünftigen Wert von Unternehmensaktien und anderen Finanzinstrumenten vorhersagen. Historisch gesehen war die Kunst der Börsenprognose eine anspruchsvolle Aufgabe für Forscher und Analysten.

Es ist allgemein bekannt, dass solche Märkte volatil sein können. Daher ist die Beobachtung zukünftiger Trends mithilfe von Benchmarks ein unschätzbares Instrument, das nicht vernachlässigt werden darf. Mithilfe von Data Analytics können Sie praktisch alles problemlos berechnen. In diesem Fall erhalten Händler eine tiefergehende und gründlichere Analyse darüber, wie sich ein Markt verändern wird.

Bei sich ständig weiterentwickelnden Märkten kann man nie hundertprozentig sicher sein. Dennoch ermöglichen die erhaltenen Trendindikatoren, vernünftigere Entscheidungen zu treffen, die durch Daten gestützt werden.

Datenanalyse und Mustererkennung werden in diesem Zusammenhang häufig synonym verwendet.

Werfen wir einen Blick auf einige bekannte Fälle, in denen Datenanalyse und Mustererkennung miteinander verflochten sind:

• Zielgruppenforschung – Mustererkennung wird verwendet, um zugängliche Benutzerdaten zu verarbeiten und sie anhand ausgewählter Parameter zu klassifizieren. Google Analytics bietet diese Parameter an.
• Börsenprognosen – wie oben erwähnt, werden sie zur Bestimmung des Aktienkurses durch die Analyse spezifischer, in der Vergangenheit beobachteter Muster verwendet. Sie können diese Art der Analyse in YardCharts sehen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache weckt schon seit geraumer Zeit unser Interesse. NLP ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der sprachlichen Interaktion zwischen Mensch und Maschine beschäftigt.

Dank der Durchbrüche beim maschinellen Lernen (ML) im letzten Jahrzehnt konnten wir erhebliche Verbesserungen bei der Spracherkennung und maschinellen Übersetzung feststellen. Sprachgeneratoren sind bereits gut genug, um anständige Nachrichtenartikel zu schreiben, und virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa werden Teil unseres täglichen Lebens.

Zu den NLP-Anwendungsfällen gehören:

• Textzusammenfassung,
• Übersetzung,
• Keyword-Generierung,
• Stimmungsanalyse,
• Chatbots,
• Plagiatsprüfer,
• Textkorrektur.

In der Praxis beginnt der Prozess der Verarbeitung natürlicher Sprache mit der lexikalischen Analyse, auch bekannt als Tokenisierung, die den Text in Absätze, Sätze und Wörter unterteilt. Danach wird eine syntaktische Analyse bzw. Parsing durchgeführt. Beim Parsen wird ein Satz Wort für Wort untersucht, um eine strukturelle Erklärung eines Satzes zu generieren, normalerweise in Form eines Baums.

Es verwendet Regeln der kontextfreien Grammatik, um die Wortart usw. zu erkennen. Dies hilft zu erkennen, wie Wörter korrelieren. Sobald wir die Struktur eines Satzes kennen, können wir mit der Definition seiner Bedeutung fortfahren.

Dies ist der schwierigste Teil, da NLP recht vage sein kann. Ein Satz kann auf verschiedene Arten interpretiert werden.

Die semantische Analyse liefert eine kontextunabhängige Interpretation, oder vereinfacht gesagt, eine Bedeutung ohne Kenntnis der anderen Sätze.

Das Ergebnis wird als logische Form bezeichnet. Zu diesem Zeitpunkt besteht möglicherweise noch ein gewisses Maß an Unsicherheit, daher wenden wir uns der pragmatischen Analyse zu.

Die pragmatische Analyse kann durch den Vergleich der vorherigen und nachfolgenden Sätze auf eine bessere Interpretation des Satzes schließen. Es wendet auch reales Wissen an.

Ein Apfel ist zum Beispiel eine Frucht, Katzen können schnurren und so weiter. Schließlich ist es wichtig, dass syntaktische Analyse, Semantik und Pragmatik manchmal nicht nacheinander, sondern gleichzeitig durchgeführt werden.

Obwohl NLP ein relativ junges Gebiet ist, haben wir in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Angesichts der Durchbrüche bei ML und Deep Learning wird es faszinierend sein zu beobachten, wie sich die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen miteinander kommunizieren, weiterentwickelt.

Optische Zeichenerkennung

Die optische Zeichenerkennung (auch bekannt als OCR) ist eines dieser Systeme, mit denen wir gedruckten, maschinengeschriebenen oder handgeschriebenen Text scannen und den gescannten Text in ein computerverarbeitbares Format umwandeln können.

Sobald die Dokumente erkannt wurden, können sie bearbeitet, verwendet oder in anderen Dokumenten wiederverwendet werden. Der grundlegende Erkennungsprozess umfasst das Studium von Texten und die Übersetzung von Zeichen in Code, der für die Datenverarbeitung verwendet werden kann. OCR wird manchmal auch Texterkennung genannt.

Für komplexere Erkennungsaufgaben nutzen Menschen intellektuelle Erkennungssysteme, beispielsweise künstliche neuronale Netze. Für die Kalibrierung von Texterkennungssystemen (Wiki) wurde eine Standard-MNIST-Datenbank erstellt, die aus handschriftlichen Ziffernbildern besteht.

In jedem Fall ist das Rückgrat von OCR eine Synthese aus Mustererkennung und Vergleichsalgorithmen, die auf die Benchmark-Daten abgestimmt sind.

Zu den bekannten OCR-Anwendungsfällen gehören:

• Die Texttranskription ist die häufigste OCR-Anwendung. Der angezeigte Inhalt wird erkannt und in die Computerumgebung übertragen. Wir alle haben ABBYY Fine Reader mindestens einmal verwendet.
• Die Handschrifterkennung ist eine Variante der Texterkennung mit einer stärkeren Betonung der visuellen Komponente. Die OCR verwendet eine vergleichende Analyse, um das Handschriftmuster darzustellen. Ein hervorragender Anwendungsfall hierfür ist Google Handwriting Input.
• Die Dokumentenklassifizierung umfasst die weitere Verarbeitung des Dokuments und achtet stärker auf dessen Struktur und Format. Dieses Verfahren wird sowohl zur Digitalisierung der Papierdokumente als auch zur Reproduktion der fehlerhaften Teile der beschädigten Dokumentation eingesetzt. Parascript-Software hilft beispielsweise dabei, Dokumente in strukturierte Daten umzuwandeln.

Bildmustererkennung

Bilderkennung ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um Bilder aus der realen Welt zu erfassen, zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten, um sie in digitale Informationen umzuwandeln. Dieser Bereich umfasst intelligente Datenanalyse, maschinelles Lernen, Mustererkennung und die Erweiterung der Wissensbasis.

Entwicklungen auf diesem Gebiet haben dazu geführt, dass Computer und Smartphones in der Lage sind, das menschliche Sehvermögen nachzuahmen. Fortschrittliche Kameras in modernen Geräten können Fotos in sehr hoher Qualität aufnehmen und mit Hilfe neuer Software werden daraus die notwendigen Informationen extrahiert und Bilder auf Basis der empfangenen Daten verarbeitet.

Bei den Erkennungsalgorithmen handelt es sich um Faltungs-Neuronale Netze – eine spezielle Architektur künstlicher neuronaler Netze, die für eine effektive Bilderkennung ausgelegt ist. Ihr Funktionsprinzip besteht aus einem Wechsel von Faltungs- und Unterabtastschichten. Während des Faltungsprozesses wird jedes Teil des Bildes mit der Faltungsmatrix in Fragmenten multipliziert, dann wird das Ergebnis summiert und an einer ähnlichen Position des Ausgabebildes aufgezeichnet.

Werfen wir einen Blick auf die folgenden häufigsten Anwendungsfälle:

• Bei den visuellen Suchfunktionen handelt es sich um eine Technologie, die Screenshots, Internetbilder usw. als Suchbasis verwendet. Diese Funktionen sind auf Online-Marktplätzen und in Suchsystemen weithin bekannt.
• Gesichtserkennung ist eine dieser Technologien, die Menschen polarisieren. Dabei handelt es sich um eine automatische Lokalisierung eines menschlichen Gesichts auf einem Bild oder Video und ggf. die Identifizierung der Persönlichkeit einer Person anhand verfügbarer Datenbanken. Das Interesse an diesen Systemen ist aufgrund der vielfältigen Aufgaben, die sie erfüllen, sehr groß. Wir können diese Technologie in sozialen Medien oder bei der Strafverfolgung erkennen.

Spracherkennung

Die Spracherkennung ist ein Element des Sprachverarbeitungsprozesses. Sein Hauptzweck besteht darin, einen bequemen Dialog zwischen dem Benutzer und der Maschine bereitzustellen. Im weitesten Sinne handelt es sich um Systeme, die bei der Aussprache von Sprachnachrichten im Freestyle eine phonemische Dekodierung sprachakustischer Signale durchführen.

Im engeren Sinne erleichtern Spracherkennungssysteme die Lösung privater Probleme, indem sie die Anforderungen für die Erkennung natürlich klingender Sprache im klassischen Sinne einschränken.

Somit reicht diese Technologie von einfachen Standgeräten und Kinderspielzeugen, die in der Lage sind, separat ausgesprochene Wörter, Zahlen, Städte, Namen usw. zu erkennen oder zu synthetisieren, bis hin zu superkomplexen Systemen der natürlichen Spracherkennung und deren Synthese für den Einsatz, z B. als Sekretariatsassistentin (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Schauen wir uns die Anwendungsfälle der Sprach- und Tonerkennung genauer an:

• KI-Assistenten/Personal Assistant-Anwendungen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache und Klangdatenbanken, um die Nachricht zu verfassen und auszuführen. Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist Google Assistant.
• Geräuschbasierte Maschinenfehlerdiagnose – das System analysiert und erkennt die von den Maschinen erzeugten Signale, um Fehler zu erkennen und Möglichkeiten zu deren Behebung anzubieten.
• Das automatische Hinzufügen von Untertiteln umfasst die Sprach-zu-Text-Erkennung und die anschließende Bildeinblendung, um den Inhalt auf dem Bildschirm vorzustellen. Die automatische Untertitelung von YouTube ist ein gutes Beispiel für diese Technologie.

Stimmungsanalyse

Bei der Stimmungsanalyse handelt es sich um einen Prozess zur rechnerischen Identifizierung und Kategorisierung von Meinungen aus einem Text. Es ist auch ein Prozess, bei dem festgestellt wird, ob die Einstellung des Autors zum Thema positiv, negativ oder neutral ist. Die Stimmungsanalyse ist eine der aufwändigsten Formen der Mustererkennung.

Unternehmen können Stimmungsanalysen implementieren, um wertvolle Kundeneinblicke und Feedback zu erhalten. In diesem Fall unterstützt unbeaufsichtigtes ML die Sentimentanalyse bei der Identifizierung.

Diese Art der Mustererkennung basiert in der Regel auf glaubwürdigen Quellen wie Wörterbüchern und kann bei Bedarf auch auf individuellere Datenbanken zurückgreifen.

Die Anwendungsfälle für die Stimmungsanalyse sind die folgenden:

• Zielgruppenforschung, Inhaltsoptimierung – diese Unterarten der Stimmungsanalyse werden zur Untersuchung Ihrer Zielgruppe einschließlich Gewohnheiten, Einstellungen usw. verwendet. Sie helfen Unternehmen auch dabei, ihre Inhalte zu optimieren. Die Einstein-Plattformdienste von Salesforce sind Lehrbeispiele für Stimmungsanalysen.
• Service-Support – Prozesse, die die betriebliche Effizienz des Service sicherstellen sollen. KI-Assistenten wie Alexa und Siri nutzen diese Art der Stimmungsanalyse;
• Rezept/Empfehlung – erstellt, um das Interessengebiet des potenziellen Kunden vorherzusagen. Die Vorhersage kann auch auf dem Suchverlauf und den Suchanfragen basieren. Wir alle haben auf verschiedenen Plattformen „Das könnte Ihnen auch gefallen“ gesehen.

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Abschließend

Mustererkennung ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld, das Entwicklungen in Bereichen wie Computer Vision, Text- und Dokumentenverarbeitung und anderen Netzwerken unterstützt. Mit ihrer Hilfe wird die Datenanalyse weitere Fortschritte erzielen und wir alle können ihre Anwendungen in sich schnell entwickelnden Bereichen nutzen. Wie Sie in unserem Artikel sehen können, ist die Mustererkennung eine vielschichtige Technologie, daher lohnt es sich, sie in Ihrem Unternehmen zu implementieren, wenn Sie Auszeichnungen ernten möchten.