Todo lo que necesita saber sobre el reconocimiento de patrones

Con la llegada de las tecnologías de big data y ML, se hizo accesible una gran cantidad de información sin precedentes. Antes de estas tecnologías, teníamos que calcular o deducir los datos que necesitábamos. Provenientes de recursos confiables, estos datos seguramente han cambiado el mundo para mejor. Hoy, podemos obtener conocimientos operativos más profundos e incluso resolver algunos de los problemas más apremiantes de la humanidad. Con la ayuda de tecnologías de vanguardia, las empresas pueden impulsar la eficiencia y obtener beneficios de valor agregado sin precedentes.

En pocas palabras, hoy tenemos el conocimiento. Por lo tanto, nuestro objetivo pasó de recopilar migajas individuales de información a analizar los datos que ya tenemos en abundancia.

El reconocimiento de patrones simboliza la esencia del análisis de big data al extraer los valores de los datos y aprovechar la sustancia desconocida antes. Esta tecnología proporciona una ventaja competitiva a las empresas. Permite a las empresas mejorar continuamente y mantenerse al día con el mercado en evolución. Pero, ¿qué es el reconocimiento de patrones y cómo puede ayudar a desarrollar su negocio?

¿Qué es la identificación de patrones?

El reconocimiento de patrones es una rama de ML que se dedica al reconocimiento de uniformidades y patrones en los datos. A través de la identificación de patrones, podemos afirmar predicciones y prever caminos alternativos. Los datos se distinguen y seccionan de acuerdo con puntos de referencia o similitudes específicas.

El reconocimiento de patrones sienta las bases para la resolución de problemas y la producción de algoritmos. La generalización nos permite filtrar información redundante para abordar el problema.

El reconocimiento de patrones es una técnica universal. es omnipresente Podemos detectarlo en ciberseguridad, ML e IA. De hecho, los humanos siempre hemos estado haciendo eso. ¿Recuerdas cuando tus padres o profesores te enseñaban el alfabeto? Dijeron “A, B, C” y después de varias repeticiones, cuando dijeron “A, B…”, respondiste con “C”. Reconociste el patrón. La única diferencia hoy es que estamos enseñando a las computadoras a hacerlo más rápido.

En general, los datos pueden venir en todas las formas, incluyendo:

• Texto.
• Números.
• Multimedia.
• Sentimientos y otros.

El reconocimiento de patrones puede ayudar a procesar cualquier dato de naturaleza lineal y transformar secuencias en conocimiento comprensible y empírico.

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Técnicas de reconocimiento de patrones

Los modelos de reconocimiento de patrones se pueden dividir en varios tipos según el método utilizado para el análisis y la categorización de los datos. Una tarea de reconocimiento de patrones puede incorporar uno o varios modelos al mismo tiempo.

Los modelos de reconocimiento de patrones son los siguientes:

Estadístico

Este modelo se refiere a la aplicación de técnicas estadísticas para estudiar mediciones de datos para recuperar información y tomar una decisión razonada. Es un área de investigación muy activa, que ha evolucionado en los últimos años. El modelo estadístico utiliza ML supervisado;

Estructural

Este modelo resulta útil con problemas complejos de reconocimiento de patrones, como objetos multidimensionales. Un ejemplo maravilloso de la aplicación del modelo estructural es desentrañar las intrincadas relaciones entre las partes del discurso. A diferencia del primer modelo, este hace uso de ML semisupervisado;

Comparación de plantillas

Este modelo es el más simple y primitivo entre otros. El reconocimiento de patrones de plantilla se utiliza para encontrar las similitudes entre las dos muestras. ¿Alguna vez has usado verificadores de plagio? Sí, esto también es una coincidencia de plantilla.

Otros modelos de reconocimiento de patrones incluyen un modelo basado en redes neuronales, un modelo basado en fuzzy y un modelo híbrido.

Introducción al reconocimiento de patrones

La mayoría de los procesos de reconocimiento de patrones en las operaciones de IA hacen exactamente lo que su nombre indica. Sin embargo, muchas cosas no están debajo de la superficie.

En general, todos los algoritmos de identificación de patrones constan de dos partes importantes:

• parte exploratoria : cuando los algoritmos buscan patrones generales.
• parte descriptiva : cuando los algoritmos comienzan a categorizar los patrones de una manera específica.

Combinados, estos dos componentes ayudan a obtener información que se puede utilizar en el análisis de datos posteriormente. El análisis de las similitudes y sus relaciones revela hechos que se suman a la comprensión general del tema en cuestión.

El reconocimiento de patrones se ha mejorado continuamente durante muchos años. Hay muchos métodos que impulsan el desarrollo de varias aplicaciones en numerosos nichos. Los pasos principales del reconocimiento de patrones incluyen el preprocesamiento, la extracción de características y la clasificación.

Por lo tanto, el reconocimiento de patrones se realiza de la siguiente manera:

• Los datos se acumulan a partir de sus fuentes.
• Los datos se pulen eliminando bits de información excesivos.
• La información se analiza para aspectos destacados importantes o componentes estándar.
• Estos componentes están así reunidos en secciones particulares.
• Las secciones se supervisan para obtener información sobre los conjuntos.
• Los fragmentos de conocimiento extraídos se aplican a la actividad empresarial.

Casos de uso para el reconocimiento de patrones

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Análisis de datos

La predicción del mercado de valores ayuda a las empresas a pronosticar el valor futuro de las acciones de la empresa y otras herramientas financieras. Históricamente, el arte de pronosticar el mercado de valores ha sido una tarea desafiante para investigadores y analistas.

Es de conocimiento común que tales mercados pueden ser volátiles. Por lo tanto, estar atento a las tendencias futuras utilizando puntos de referencia es una herramienta invaluable que no se puede descuidar. Con el uso de Data Analytics, puede calcular prácticamente cualquier cosa con facilidad. En este caso, los comerciantes obtienen un análisis más profundo y completo de cómo está a punto de cambiar un mercado.

Nunca se puede estar 100% seguro de los mercados en constante evolución. Sin embargo, los indicadores de tendencia recibidos permiten tomar decisiones más razonables respaldadas por datos.

El análisis de datos y el reconocimiento de patrones a menudo se usan indistintamente en este contexto.

Echemos un vistazo a algunos casos conocidos en los que se entrelazan el análisis de datos y el reconocimiento de patrones:

• Investigación de audiencia : el reconocimiento de patrones se utiliza para analizar datos de usuario accesibles y clasificarlos según los parámetros elegidos. Google Analytics ofrece estos parámetros.
• Pronóstico del mercado de valores : como se indicó anteriormente, se utiliza para determinar el precio de las acciones mediante el análisis de patrones específicos observados en el pasado. Puede ver este tipo de análisis en YardCharts.

Procesamiento natural del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural ha despertado nuestro interés durante bastante tiempo. La PNL es un área de la informática que se centra en la interacción lingüística entre el hombre y la máquina.

Gracias a los avances en el aprendizaje automático (ML) durante la última década, hemos visto mejoras importantes en el reconocimiento de voz y la traducción automática. Los generadores de idiomas ya son lo suficientemente buenos para escribir artículos de noticias artesanales decentes, y los asistentes virtuales como Siri y Alexa se están convirtiendo en parte de nuestra vida diaria.

Los casos de uso de PNL incluyen:

• resumen de texto,
• traducción,
• generación de palabras clave,
• análisis de los sentimientos,
• chatbots,
• inspectores de plagio,
• corrección de texto

En la práctica, el proceso de procesamiento del lenguaje natural comienza con el análisis léxico, también conocido como tokenización, que divide el texto en párrafos, oraciones y palabras. Después de eso, se lleva a cabo el análisis sintáctico o análisis sintáctico. El análisis analiza una oración palabra por palabra, para generar una explicación estructural de una oración, generalmente en forma de árbol.

Utiliza reglas de gramática independiente del contexto para reconocer la parte del discurso, y así sucesivamente. Esto ayuda a identificar cómo se correlacionan las palabras. Una vez que conocemos la estructura de una oración, podemos proceder a definir su significado.

Esta es la parte más complicada porque la PNL puede ser bastante vaga. Una oración se puede interpretar de varias maneras.

El análisis semántico proporciona una interpretación independiente del contexto, o dicho simplemente, un significado sin conocimiento de las otras oraciones.

El resultado se llama forma lógica. En este punto, todavía puede haber cierto nivel de incertidumbre, por lo que recurrimos al análisis pragmático.

El análisis pragmático puede inferir una mejor interpretación de la oración al comparar las oraciones anteriores y posteriores. También aplica el conocimiento del mundo real.

Por ejemplo, una manzana es una fruta, los gatos pueden ronronear, etc. Por último, es importante que en ocasiones, el análisis sintáctico, la semántica y la pragmática no se realicen de manera secuencial, sino simultánea.

Aunque la PNL es un área relativamente nueva, hemos avanzado mucho en los últimos años. Con los avances de ML y aprendizaje profundo, será fascinante observar cómo evoluciona la forma en que los humanos y las máquinas se comunican entre sí.

Reconocimiento óptico de caracteres

El reconocimiento óptico de caracteres (también conocido como OCR) es uno de esos sistemas que nos permite escanear texto impreso, escrito a máquina o escrito a mano y convertirlo en un formato procesable por computadora.

Una vez reconocidos, los documentos se pueden editar, usar o reutilizar en otros documentos. El proceso de reconocimiento básico incluye el estudio de texto y la traducción de caracteres a código que se puede utilizar para el procesamiento de datos. OCR también se denomina a veces reconocimiento de texto.

Para tareas de reconocimiento más complejas, las personas utilizan sistemas de reconocimiento intelectual, como las redes neuronales artificiales. Se ha creado una base de datos MNIST estándar que consta de imágenes de dígitos escritos a mano para la calibración de los sistemas de reconocimiento de texto (wiki) .

En cualquier caso, la columna vertebral de OCR es una síntesis de En el corazón de OCR está el reconocimiento de patrones y los algoritmos comparativos alineados con los datos de referencia.

Entre los casos de uso de OCR más conocidos se encuentran:

• La transcripción de texto es la aplicación OCR más común. El contenido que se muestra se reconoce y se procesa en el entorno informático. Todos hemos usado ABBYY Fine Reader al menos una vez.
• El reconocimiento de escritura a mano es una variedad de reconocimiento de texto con una acentuación más notable en el componente visual. El OCR utiliza un análisis comparativo para representar la muestra de escritura a mano. Un excelente caso de uso de esto es la entrada de escritura a mano de Google.
• La clasificación de documentos incluye un procesamiento posterior del documento y presta mayor atención a su estructura y formato. Este proceso se utiliza para la digitalización de los documentos en papel y también para la reproducción de las partes desordenadas de la documentación dañada. El software Parascript, por ejemplo, ayuda a convertir documentos en datos estructurados.

Reconocimiento de patrones de imagen

El reconocimiento de imágenes es una tecnología creada para capturar, analizar, comprender y procesar imágenes del mundo real para convertirlas en información digital. Esta área involucra el análisis inteligente de datos, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y la expansión de la base de conocimientos.

Los desarrollos en este campo han llevado al hecho de que las computadoras y los teléfonos inteligentes se han vuelto capaces de imitar la visión humana. Las cámaras avanzadas en los dispositivos modernos pueden tomar fotos de muy alta calidad y, con la ayuda de un nuevo software, se extrae la información necesaria y las imágenes se procesan sobre la base de los datos recibidos.

Los algoritmos de reconocimiento involucran redes neuronales de convolución, una arquitectura especial de redes neuronales artificiales, que está diseñada para el reconocimiento efectivo de imágenes. Su principio de funcionamiento consiste en una alternancia de capas de convolución y submuestreo. En el proceso de convolución, cada parte de la imagen se multiplica por la matriz de convolución en fragmentos, luego el resultado se suma y se registra en una posición similar a la de la imagen de salida.

Echemos un vistazo a los siguientes casos de uso más comunes:

• Las funciones de búsqueda visual son la tecnología que utiliza capturas de pantalla, imágenes de Internet, etc. como base de búsqueda. Estas características son ampliamente conocidas en los mercados en línea y los sistemas de búsqueda.
• La detección de rostros es una de esas tecnologías que polarizan a las personas. Es una localización automática de un rostro humano en una imagen o video y, si es necesario, la identificación de la personalidad de una persona en base a las bases de datos disponibles. El interés en estos sistemas es muy alto debido a la amplia gama de tareas que realizan. Podemos detectar esta tecnología en las redes sociales o en las fuerzas del orden.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es un elemento del proceso de procesamiento del habla. Su objetivo principal es proporcionar un diálogo conveniente entre el usuario y la máquina. En sentido amplio, estamos hablando de sistemas que realizan decodificación fonémica de señales acústicas del habla al pronunciar mensajes de voz con estilo libre.

En sentido estricto, los sistemas de reconocimiento de voz facilitan la solución de problemas privados al imponer algunas restricciones a los requisitos para el reconocimiento del habla que suena naturalmente en su sentido clásico.

Así, esta tecnología se extiende desde simples dispositivos autónomos y juguetes infantiles que son capaces de reconocer o sintetizar palabras pronunciadas por separado, números, ciudades, nombres, etc., hasta sistemas supercomplejos de reconocimiento de voz natural y su síntesis para su uso, por ejemplo, como asistente de secretaria (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Echemos un vistazo más de cerca a los casos de uso de reconocimiento de voz y sonido:

• Las aplicaciones AI Assistants / Personal Assistant utilizan procesamiento de lenguaje natural y bases de datos de sonido para redactar y ejecutar el mensaje. Un excelente ejemplo aquí es el Asistente de Google;
• Diagnóstico de fallas de máquinas basado en sonido: el sistema analiza y reconoce las señales producidas por las máquinas para detectar fallas y ofrecer posibles formas de solucionarlas.
• La adición de subtítulos automáticos incluye la identificación de voz a texto y la siguiente superposición de imágenes para presentar el contenido en la pantalla. La función de subtitulado automático de YouTube es un buen ejemplo de esta tecnología.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimiento es un proceso de identificación y categorización computacional de opiniones a partir de un fragmento de texto. También es un proceso para determinar si la actitud del escritor hacia el tema es positiva, negativa o neutral. El análisis de sentimientos es una de las variedades más elaboradas de reconocimiento de patrones.

Las empresas pueden implementar el análisis de sentimientos para obtener información valiosa y comentarios de los clientes. En este caso, el ML no supervisado ayuda al análisis de sentimientos a realizar la identificación.

Este tipo de reconocimiento de patrones generalmente se basa en fuentes confiables como diccionarios y también puede usar bases de datos más personalizadas si es necesario.

Los casos de uso para el análisis de sentimientos son los siguientes:

• Investigación de audiencia, optimización de contenido : estos subtipos de análisis de sentimientos se utilizan para investigar a su público objetivo, incluidos hábitos, actitudes, etc. También ayudan a las empresas a optimizar su contenido. Los servicios de la plataforma Einstein de Salesforce son ejemplos de libros de texto de análisis de sentimientos.
• Soporte de servicio : procesos diseñados para garantizar la eficiencia operativa del servicio. Los asistentes de IA como Alexa y Siri utilizan este tipo de análisis de sentimientos;
• Prescripción/Recomendación – creada para pronosticar el campo de interés del cliente potencial. La predicción también se puede basar en el historial de búsqueda y las consultas. Todos hemos visto 'también te puede gustar' en varias plataformas.

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En conclusión

El reconocimiento de patrones es un campo fascinante y en rápida evolución, que sustenta los desarrollos en áreas como la visión artificial, el procesamiento de documentos y textos y otras redes. Con su ayuda, el análisis de datos logrará un mayor progreso y todos podemos aprovechar sus aplicaciones en áreas emergentes rápidas. Como puede ver en nuestro artículo, el reconocimiento de patrones es una tecnología multifacética, por lo tanto, vale la pena implementarla en su negocio si quiere cosechar premios.