Tout ce que vous devez savoir sur la reconnaissance de formes

Avec l'avènement des mégadonnées et des technologies ML, une quantité importante et sans précédent d'informations est devenue accessible. Avant ces technologies, nous devions calculer ou déduire les données dont nous avions besoin. Provenant de ressources fiables, ces données ont sûrement changé le monde pour le mieux. Aujourd'hui, nous pouvons glaner des connaissances opérationnelles plus approfondies et même résoudre certains des problèmes les plus urgents de l'humanité. Avec l'aide de technologies de pointe, les entreprises peuvent accroître leur efficacité et obtenir des avantages à valeur ajoutée sans précédent.

En termes simples, aujourd'hui, nous avons la connaissance. Par conséquent, notre objectif est passé de la collecte de miettes d'informations à l'analyse des données que nous avons déjà en abondance.

La reconnaissance de formes symbolise l'essence de l'analyse de mégadonnées en éliminant les valeurs des données et en puisant dans la substance inconnue auparavant. Cette technologie offre un avantage concurrentiel aux entreprises. Il permet aux entreprises de s'améliorer en permanence et de suivre l'évolution du marché. Mais qu'est-ce que la reconnaissance des formes et comment peut-elle vous aider à développer votre entreprise ?

Qu'est-ce que l'identification de modèle ?

La reconnaissance de formes est une branche du ML qui se consacre à la reconnaissance des uniformités et des modèles dans les données. Grâce à l'identification des modèles, nous sommes en mesure de revendiquer des prédictions et de prévoir les détours. Les données sont distinguées et sectionnées selon des repères spécifiques ou des similitudes.

La reconnaissance de formes jette les bases de la résolution de problèmes et de la production d'algorithmes. La généralisation nous permet de filtrer les informations redondantes pour résoudre le problème.

La reconnaissance de formes est une technique universelle. Il est omniprésent. Nous pouvons le repérer dans la cybersécurité, le ML et l'IA. En fait, nous, les humains, avons toujours fait cela. Rappelez-vous quand les parents ou les enseignants vous ont appris l'alphabet ? Ils ont dit « A, B, C » et après plusieurs répétitions, quand ils ont dit « A, B… », vous avez répondu « C ». Vous avez reconnu le modèle. La seule différence aujourd'hui est que nous apprenons aux ordinateurs à le faire plus rapidement.

De manière générale, les données peuvent se présenter sous toutes les formes, notamment :

• Texte.
• Nombres.
• Multimédia.
• Sentiments et autres.

La reconnaissance de formes peut aider à traiter toutes les données de nature linéaire et à transformer des séquences en connaissances compréhensibles et empiriques.

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Techniques de reconnaissance de formes

Les modèles de reconnaissance de formes peuvent être divisés en plusieurs types selon la méthode utilisée pour l'analyse et la catégorisation des données. Une tâche de reconnaissance de formes peut incorporer un ou plusieurs modèles en même temps.

Les modèles de reconnaissance de formes sont les suivants :

Statistique

Ce modèle fait référence à l'application de techniques statistiques pour étudier les mesures de données afin de récupérer des informations et de prendre une décision raisonnée. C'est un domaine de recherche très actif, qui a évolué ces dernières années. Le modèle statistique utilise le ML supervisé ;

De construction

Ce modèle est pratique pour les problèmes complexes de reconnaissance de formes, comme les objets multidimensionnels. Un merveilleux exemple d'application du modèle structurel consiste à démêler les relations complexes entre les parties du discours. Contrairement au premier modèle, celui-ci utilise le ML semi-supervisé ;

Correspondance de modèle

Ce modèle est le plus simple et le plus primitif parmi d'autres. La reconnaissance de formes de modèles est utilisée pour trouver les similitudes entre les deux échantillons. Avez-vous déjà utilisé des vérificateurs de plagiat? Oui, c'est aussi un modèle correspondant.

D'autres modèles de reconnaissance de formes comprennent un modèle basé sur un réseau neuronal, un modèle basé sur le flou et un modèle hybride.

Présentation de la reconnaissance de formes

La plupart des processus de reconnaissance de formes dans les opérations d'IA font exactement ce que leur nom l'indique. Cependant, beaucoup de choses ne se cachent pas sous la surface.

En général, tous les algorithmes d'identification de formes se composent de deux parties importantes :

• partie exploratoire - lorsque les algorithmes recherchent des modèles généraux.
• partie descriptive - lorsque les algorithmes commencent à catégoriser les modèles d'une manière spécifique.

Combinés, ces deux composants permettent d'obtenir des informations qui peuvent être utilisées ultérieurement dans l'analyse de données. L'analyse des similitudes et de leurs relations révèle des faits qui ajoutent à la compréhension générale de la question en question.

La reconnaissance des formes a été continuellement améliorée depuis de nombreuses années. Il existe de nombreuses méthodes pour développer diverses applications dans de nombreuses niches. Les principales étapes de la reconnaissance de formes comprennent le prétraitement, l'extraction de caractéristiques et la classification.

Par conséquent, la reconnaissance des formes se fait de la manière suivante :

• Les données sont accumulées à partir de leurs sources.
• Les données sont polies en supprimant les bits d'information excessifs.
• Les informations sont analysées pour les faits saillants importants ou les composants standard.
• Ces composants sont ainsi regroupés dans des sections particulières.
• Les sections sont surveillées pour avoir un aperçu des ensembles.
• Les connaissances extraites sont appliquées à l'activité commerciale.

Cas d'utilisation pour la reconnaissance de formes

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Analyse des données

Les prévisions boursières aident les entreprises à prévoir la valeur future des actions de l'entreprise et d'autres outils financiers. Historiquement, l'art de la prévision boursière a été une tâche difficile pour les chercheurs et les analystes.

Il est de notoriété publique que ces marchés peuvent être volatils. Par conséquent, garder un œil sur les tendances futures à l'aide de benchmarks est un outil inestimable qui ne peut être négligé. Avec l'utilisation de Data Analytics, vous pouvez calculer pratiquement n'importe quoi avec facilité. Dans ce cas, les traders obtiennent une analyse plus approfondie et approfondie de la façon dont un marché est sur le point de changer.

Vous ne pouvez jamais être sûr à 100 % des marchés en constante évolution. Pourtant, les indicateurs de tendance reçus permettent de prendre des décisions plus raisonnables étayées par des données.

L'analyse de données et la reconnaissance de formes sont souvent utilisées de manière interchangeable dans ce contexte.

Examinons quelques cas bien connus où l'analyse de données et la reconnaissance de formes sont étroitement liées :

• Recherche d'audience - la reconnaissance de formes est utilisée pour analyser les données utilisateur accessibles et les classer en fonction des paramètres choisis. Google Analytics propose ces paramètres.
• Prévisions boursières - comme indiqué ci-dessus, elles sont utilisées pour déterminer le cours de l'action en analysant des modèles spécifiques observés dans le passé. Vous pouvez voir ce type d'analyse dans YardCharts.

Traitement du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel suscite notre intérêt depuis longtemps. La PNL est un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction linguistique entre l'homme et la machine.

Grâce aux percées de l'apprentissage automatique (ML) au cours de la dernière décennie, nous avons constaté des améliorations majeures dans la reconnaissance vocale et la traduction automatique. Les générateurs de langage sont déjà assez bons pour écrire des articles de presse décents, et des assistants virtuels comme Siri et Alexa font désormais partie de notre vie quotidienne.

Les cas d'utilisation de la PNL incluent :

• synthèse de texte,
• traduction,
• génération de mots-clés,
• analyse des sentiments,
• les chatbots,
• vérificateurs de plagiat,
• correction de texte.

En pratique, le processus de traitement du langage naturel commence par l'analyse lexicale, également connue sous le nom de tokenisation, qui divise le texte en paragraphes, phrases et mots. Après cela, une analyse syntaxique ou une analyse syntaxique est effectuée. L'analyse syntaxique examine une phrase mot par mot, pour générer une explication structurelle d'une phrase, généralement sous la forme d'un arbre.

Il utilise des règles de grammaire hors contexte pour reconnaître la partie du discours, et ainsi de suite. Cela aide à identifier la corrélation entre les mots. Une fois que nous connaissons la structure d'une phrase, nous pouvons procéder à la définition de son sens.

C'est la partie la plus délicate car la PNL peut être assez vague. Une phrase peut être interprétée de différentes manières.

L'analyse sémantique fournit une interprétation indépendante du contexte, ou plus simplement, un sens sans connaissance des autres phrases.

Le résultat est appelé une forme logique. À ce stade, il peut encore y avoir un certain niveau d'incertitude, nous nous tournons donc vers l'analyse pragmatique.

L'analyse pragmatique peut déduire une meilleure interprétation de la phrase en comparant les phrases précédentes et suivantes. Il applique également des connaissances du monde réel.

Par exemple, une pomme est un fruit, les chats peuvent ronronner, etc. Enfin, il est important que parfois, l'analyse syntaxique, la sémantique et la pragmatique ne soient pas complétées de manière séquentielle, mais plutôt simultanément.

Bien que la PNL soit un domaine relativement nouveau, nous avons beaucoup progressé ces dernières années. Avec les percées du ML et de l'apprentissage en profondeur, il sera captivant d'observer l'évolution de la façon dont les humains et les machines communiquent entre eux.

Reconnaissance optique de caractères

La reconnaissance optique de caractères (ou OCR) est l'un de ces systèmes qui nous permet de numériser du texte imprimé, dactylographié ou manuscrit et de le convertir en un format exploitable par ordinateur.

Une fois reconnus, les documents peuvent être modifiés, utilisés ou réutilisés dans d'autres documents. Le processus de reconnaissance de base comprend l'étude du texte et la traduction des caractères en code pouvant être utilisé pour le traitement des données. L'OCR est aussi parfois appelée reconnaissance de texte.

Pour les tâches de reconnaissance plus complexes, les gens utilisent des systèmes de reconnaissance intellectuelle, tels que les réseaux de neurones artificiels. Une base de données MNIST standard composée d'images de chiffres manuscrits a été créée pour l'étalonnage des systèmes de reconnaissance de texte (wiki) .

Dans tous les cas, l'épine dorsale de l'OCR est une synthèse de Au cœur de l'OCR se trouvent la reconnaissance de formes et des algorithmes comparatifs alignés sur les données de référence.

Parmi les cas d'utilisation bien connus de l'OCR, on trouve :

• La transcription de texte est l'application OCR la plus courante. Le contenu affiché est reconnu et rendu dans l'environnement informatique. Nous avons tous utilisé ABBYY Fine Reader au moins une fois.
• La reconnaissance de l'écriture manuscrite est une variété de reconnaissance de texte avec une accentuation plus notable sur la composante visuelle. L'OCR utilise une analyse comparative pour rendre l'échantillon d'écriture manuscrite. Google Handwriting Input en est un excellent cas d'utilisation.
• La classification des documents comprend un traitement ultérieur du document et accorde une plus grande attention à sa structure et à son format. Ce procédé est utilisé pour la numérisation des documents papier et aussi pour la reproduction des parties désordonnées de la documentation endommagée. Le logiciel Parascript, par exemple, permet de convertir des documents en données structurées.

Reconnaissance du motif d'image

La reconnaissance d'images est une technologie créée pour capturer, analyser, comprendre et traiter des images du monde réel afin de les convertir en informations numériques. Ce domaine implique l'analyse intelligente des données, l'apprentissage automatique, la reconnaissance des formes, l'élargissement de la base de connaissances.

Les développements dans ce domaine ont conduit au fait que les ordinateurs et les smartphones sont devenus capables d'imiter la vision humaine. Les appareils photo avancés des appareils modernes peuvent prendre des photos de très haute qualité et, à l'aide d'un nouveau logiciel, les informations nécessaires en sont extraites et les images sont traitées sur la base des données reçues.

Les algorithmes de reconnaissance impliquent des réseaux de neurones à convolution - une architecture spéciale de réseaux de neurones artificiels, conçue pour une reconnaissance efficace des images. Leur principe de fonctionnement consiste en une alternance de couches de convolution et de sous-échantillonnage. Dans le processus de convolution, chaque morceau de l'image est multiplié par la matrice de convolution en fragments, puis le résultat est résumé et enregistré dans une position similaire de l'image de sortie.

Examinons les cas d'utilisation les plus courants suivants :

• Les fonctionnalités de recherche visuelle sont la technologie qui utilise des captures d'écran, des images Internet, etc. comme base de recherche. Ces fonctionnalités sont largement connues sur les marchés en ligne et les systèmes de recherche.
• La détection de visage fait partie de ces technologies qui polarisent les gens. Il s'agit d'une localisation automatique d'un visage humain sur une image ou une vidéo et, si nécessaire, d'une identification de la personnalité d'une personne à partir des bases de données disponibles. L'intérêt pour ces systèmes est très élevé en raison du large éventail de tâches qu'ils effectuent. Nous pouvons repérer cette technologie dans les médias sociaux ou les forces de l'ordre.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est un élément du processus de traitement de la parole. Son objectif principal est de fournir un dialogue pratique entre l'utilisateur et la machine. Au sens large, nous parlons de systèmes qui effectuent un décodage phonémique des signaux acoustiques de la parole lors de la prononciation de messages vocaux avec un style libre.

Au sens étroit, les systèmes de reconnaissance vocale facilitent la solution de problèmes privés en imposant certaines restrictions aux exigences de reconnaissance de la parole à consonance naturelle dans son sens classique.

Ainsi, cette technologie s'étend des simples appareils autonomes et des jouets pour enfants capables de reconnaître ou de synthétiser des mots, des chiffres, des villes, des noms, etc. prononcés séparément, aux systèmes super complexes de reconnaissance naturelle de la parole et de sa synthèse pour une utilisation, par par exemple, en tant qu'assistante secrétaire (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Examinons de plus près les cas d'utilisation de la reconnaissance vocale et sonore :

• Les applications AI Assistants / Personal Assistant utilisent le traitement du langage naturel et des bases de données sonores pour composer et exécuter le message. Un excellent exemple ici est Google Assistant ;
• Diagnostic sonore des défauts de la machine - le système analyse et reconnaît les signaux produits par les machines pour détecter les défauts et proposer des solutions possibles pour les résoudre.
• L'ajout de sous-titrage automatique inclut l'identification de la parole au texte et la superposition d'images suivantes pour présenter le contenu à l'écran. La fonction de sous-titrage automatique de YouTube est un bon exemple de cette technologie.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est un processus d'identification et de catégorisation informatique des opinions à partir d'un morceau de texte. C'est aussi un processus pour déterminer si l'attitude de l'écrivain envers le sujet est positive, négative ou neutre. L'analyse des sentiments est l'une des variétés les plus élaborées de reconnaissance de formes.

Les entreprises peuvent mettre en œuvre une analyse des sentiments pour obtenir des informations et des commentaires précieux sur les clients. Dans ce cas, le ML non supervisé aide l'analyse des sentiments à effectuer l'identification.

Ce type de reconnaissance de formes est généralement basé sur des sources crédibles telles que des dictionnaires et peut également utiliser des bases de données plus personnalisées si nécessaire.

Les cas d'utilisation de l'analyse des sentiments sont les suivants :

• Recherche d'audience, optimisation de contenu - ces sous-types d'analyse des sentiments sont utilisés pour rechercher votre public cible, y compris les habitudes, les attitudes, etc. Ils aident également les entreprises à optimiser leur contenu. Les services de la plateforme Einstein de Salesforce sont des exemples classiques d'analyse des sentiments.
• Support de service - processus conçus pour assurer l'efficacité opérationnelle du service. Les assistants IA comme Alexa et Siri utilisent ce type d'analyse des sentiments ;
• Prescription / Recommandation - créée pour pronostiquer le domaine d'intérêt pour le client potentiel. La prédiction peut également être basée sur l'historique de recherche et les requêtes. Nous avons tous vu "vous aimerez peut-être aussi" sur diverses plateformes.

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En conclusion

La reconnaissance de formes est un domaine fascinant et en évolution rapide, qui sous-tend les développements dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement de texte et de documents, et d'autres réseaux. Avec son aide, l'analyse de données réalisera de nouveaux progrès et nous pourrons tous tirer parti de ses applications dans des domaines émergents rapides. Comme vous pouvez le voir dans notre article, la reconnaissance des formes est une technologie à multiples facettes, par conséquent, il vaut la peine de la mettre en œuvre dans votre entreprise si vous souhaitez récolter des récompenses.