Tutto quello che c'è da sapere sul riconoscimento dei modelli

Con l'avvento dei big data e delle tecnologie ML, è diventata accessibile una grande quantità di informazioni senza precedenti. Prima di queste tecnologie, dovevamo calcolare o dedurre i dati di cui avevamo bisogno. Provenendo da risorse affidabili, questi dati hanno sicuramente cambiato il mondo in meglio. Oggi possiamo raccogliere intuizioni operative più approfondite e persino risolvere alcuni dei problemi più urgenti dell'umanità. Con l'aiuto di tecnologie all'avanguardia, le aziende possono promuovere l'efficienza e ottenere vantaggi a valore aggiunto mai visti prima.

In parole povere, oggi abbiamo la conoscenza. Pertanto, il nostro obiettivo si è spostato dalla raccolta di singole briciole di informazioni allo sgretolamento dei dati di cui già disponiamo in abbondanza.

Il riconoscimento del modello simboleggia l'essenza dell'analisi dei big data, scremando gli oggetti di valore dai dati e attingendo alla sostanza sconosciuta prima. Questa tecnologia offre un vantaggio competitivo alle aziende. Consente alle aziende di migliorare continuamente e stare al passo con il mercato in evoluzione. Ma cos'è il pattern recognition e come può aiutare a sviluppare il tuo business?

Che cos'è l'identificazione del modello?

Pattern Recognition è un ramo di ML dedicato al riconoscimento di uniformità e pattern nei dati. Attraverso l'identificazione di modelli, siamo in grado di rivendicare previsioni e prevedere strade secondarie. I dati sono distinti e sezionati secondo specifici benchmark o similarità.

Il riconoscimento dei modelli pone le basi per la risoluzione dei problemi e la produzione di algoritmi. La generalizzazione ci permette di vagliare le informazioni ridondanti per affrontare il problema.

Il riconoscimento del modello è una tecnica universale. È onnipresente. Possiamo individuarlo nella sicurezza informatica, nel machine learning e nell'intelligenza artificiale. In effetti, noi umani lo abbiamo sempre fatto. Ricordi quando i genitori o gli insegnanti ti hanno insegnato l'alfabeto? Hanno detto “A, B, C” e dopo diverse ripetizioni, quando hanno detto “A, B…”, tu hai risposto con “C”. Hai riconosciuto lo schema. L'unica differenza oggi è che stiamo insegnando ai computer a farlo più velocemente.

In generale, i dati possono presentarsi in tutte le forme, tra cui:

• Testo.
• Numeri.
• Multimedia.
• Sentimenti e altro.

Il riconoscimento di modelli può aiutare a elaborare qualsiasi dato di natura lineare e trasformare le sequenze in conoscenza comprensibile ed empirica.

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Tecniche di riconoscimento dei modelli

I modelli di pattern recognition possono essere suddivisi in diversi tipi in base al metodo utilizzato per l'analisi e la categorizzazione dei dati. Un'attività di riconoscimento di modelli può incorporare uno o più modelli contemporaneamente.

I modelli di riconoscimento dei modelli sono i seguenti:

Statistico

Questo modello si riferisce all'applicazione di tecniche statistiche per studiare le misurazioni dei dati per recuperare informazioni e prendere una decisione ragionata. È un settore di ricerca molto attivo, che si è evoluto negli ultimi anni. Il modello statistico utilizza il ML supervisionato;

Strutturale

Questo modello è utile con complessi problemi di riconoscimento di modelli, come oggetti multidimensionali. Un meraviglioso esempio di applicazione del modello strutturale è svelare le intricate relazioni tra le parti del discorso. A differenza del primo modello, questo fa uso di ML semi-supervisionato;

Corrispondenza del modello

Questo modello è il più semplice e il più primitivo tra gli altri. Il riconoscimento del modello del modello viene utilizzato per trovare le somiglianze tra i due campioni. Hai mai usato pedine antiplagio? Sì, anche questo è un modello corrispondente.

Altri modelli di riconoscimento di pattern includono un modello basato su rete neurale, un modello basato su fuzzy e un modello ibrido.

Presentazione del riconoscimento del modello

La maggior parte dei processi di riconoscimento dei modelli nelle operazioni di intelligenza artificiale fa esattamente ciò che implica il loro nome. Tuttavia, molte cose non giacciono sotto la superficie.

In generale, tutti gli algoritmi di identificazione dei modelli sono costituiti da due parti importanti:

• parte esplorativa - quando gli algoritmi cercano schemi generali.
• parte descrittiva - quando gli algoritmi iniziano a classificare i modelli in un modo specifico.

Combinati, questi due componenti aiutano a ricavare informazioni che possono essere utilizzate successivamente nell'analisi dei dati. L'analisi delle somiglianze e delle loro relazioni rivela fatti che si aggiungono alla comprensione generale della questione in questione.

Il riconoscimento dei modelli è stato continuamente migliorato per molti anni. Esistono molti metodi che guidano lo sviluppo di varie app in numerose nicchie. Le fasi principali del riconoscimento del modello includono la preelaborazione, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione.

Pertanto, il riconoscimento del modello viene eseguito nel modo seguente:

• I dati vengono accumulati dalle sue fonti.
• I dati vengono lucidati tagliando frammenti di informazioni eccessivi.
• Le informazioni vengono analizzate per punti salienti importanti o componenti standard.
• Questi componenti vengono così raccolti in apposite sezioni.
• Le sezioni sono monitorate per approfondimenti sui set.
• I pezzi di conoscenza districati vengono applicati all'attività commerciale.

Casi d'uso per il riconoscimento di pattern

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Analisi dei dati

La previsione del mercato azionario aiuta le aziende a prevedere il valore futuro delle azioni della società e di altri strumenti finanziari. Storicamente, l'arte della previsione del mercato azionario è stata un compito impegnativo per ricercatori e analisti.

È risaputo che tali mercati possono essere volatili. Pertanto, tenere d'occhio le tendenze future utilizzando i benchmark è uno strumento prezioso che non può essere trascurato. Con l'uso di Data Analytics, puoi calcolare praticamente qualsiasi cosa con facilità. In questo caso, i trader ottengono un'analisi più approfondita e approfondita di come un mercato sta per cambiare.

Non puoi mai essere sicuro al 100% dei mercati in continua evoluzione. Tuttavia, gli indicatori di tendenza ricevuti consentono di prendere decisioni più ragionevoli supportate dai dati.

L'analisi dei dati e il riconoscimento dei modelli sono spesso usati in modo intercambiabile in questo contesto.

Diamo un'occhiata ad alcuni casi ben noti in cui l'analisi dei dati e il riconoscimento dei modelli sono intrecciati:

• Ricerca del pubblico : il riconoscimento del modello viene utilizzato per elaborare dati utente accessibili e classificarli in base a parametri scelti. Google Analytics offre questi parametri.
• Previsioni del mercato azionario - come detto sopra, viene utilizzato per determinare il prezzo delle azioni analizzando modelli specifici osservati in passato. Puoi vedere questo tipo di analisi in YardCharts.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale ha suscitato il nostro interesse per molto tempo. La PNL è un'area dell'informatica che si concentra sull'interazione linguistica tra uomo e macchina.

Grazie alle scoperte nell'apprendimento automatico (ML) nell'ultimo decennio, abbiamo assistito a importanti miglioramenti nel riconoscimento vocale e nella traduzione automatica. I generatori di lingue sono già abbastanza validi per scrivere articoli di notizie decenti e gli assistenti virtuali come Siri e Alexa stanno diventando parte della nostra vita quotidiana.

I casi d'uso della PNL includono:

• sintesi testuale,
• traduzione,
• generazione di parole chiave,
• analisi del sentimento,
• chatbot,
• controllo antiplagio,
• correzione del testo.

In pratica, il processo di elaborazione del linguaggio naturale inizia con l'analisi lessicale, nota anche come tokenizzazione, che suddivide il testo in paragrafi, frasi e parole. Successivamente, viene eseguita l'analisi sintattica o l'analisi. L'analisi esamina una frase parola per parola, per generare una spiegazione strutturale di una frase, di solito sotto forma di albero.

Usa le regole della grammatica libera dal contesto per riconoscere la parte del discorso e così via. Questo aiuta a identificare come le parole si correlano. Una volta che conosciamo la struttura di una frase, possiamo procedere con la definizione del suo significato.

Questa è la parte più complicata perché la PNL può essere piuttosto vaga. Una frase può essere interpretata in vari modi.

L'analisi semantica fornisce un'interpretazione indipendente dal contesto, o semplicemente, un significato senza la conoscenza delle altre frasi.

Il risultato è chiamato forma logica. A questo punto, potrebbe esserci ancora un certo livello di incertezza, quindi passiamo all'analisi pragmatica.

L'analisi pragmatica può dedurre una migliore interpretazione della frase confrontando le frasi precedenti e successive. Applica anche la conoscenza del mondo reale.

Ad esempio, una mela è un frutto, i gatti possono fare le fusa e così via. Infine, è importante che a volte l'analisi sintattica, la semantica e la pragmatica non siano completate in modo sequenziale, ma piuttosto simultaneamente.

Sebbene la PNL sia un'area relativamente neonata, negli ultimi anni abbiamo fatto molti progressi. Con le scoperte di ML e deep learning, sarà affascinante osservare l'evoluzione del modo in cui esseri umani e macchine comunicano tra loro.

Riconoscimento ottico dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri (noto anche come OCR) è uno di quei sistemi che ci consentono di scansionare testo stampato, dattiloscritto o scritto a mano e convertire scansionato in un formato elaborabile da computer.

Una volta riconosciuti, i documenti possono essere modificati, utilizzati o riutilizzati in altri documenti. Il processo di riconoscimento di base include lo studio del testo e la traduzione dei caratteri in codice che può essere utilizzato per l'elaborazione dei dati. L'OCR è talvolta chiamato anche riconoscimento del testo.

Per attività di riconoscimento più complesse, le persone utilizzano sistemi di riconoscimento intellettuale, come le reti neurali artificiali. Per la calibrazione dei sistemi di riconoscimento del testo (wiki) è stato creato un database MNIST standard costituito da immagini di cifre scritte a mano.

In ogni caso, la spina dorsale dell'OCR è una sintesi di Nel cuore dell'OCR ci sono il riconoscimento dei modelli e gli algoritmi comparativi allineati con i dati di riferimento.

Tra i ben noti casi d'uso dell'OCR ci sono:

• La trascrizione del testo è l'applicazione OCR più comune. Il contenuto visualizzato viene riconosciuto e reso nell'ambiente informatico. Tutti abbiamo utilizzato ABBYY Fine Reader almeno una volta.
• Il riconoscimento della scrittura a mano è una varietà di riconoscimento del testo con un'accentuazione più degna di nota sulla componente visiva. L'OCR utilizza un'analisi comparativa per rendere il campione di scrittura a mano. Un eccellente caso d'uso di questo è Google Handwriting Input.
• La classificazione dei documenti include un'ulteriore elaborazione del documento e presta maggiore attenzione alla sua struttura e formato. Questo processo viene utilizzato per la digitalizzazione dei documenti cartacei e anche per la riproduzione delle parti disordinate della documentazione danneggiata. Il software Parascript, ad esempio, aiuta a convertire i documenti in dati strutturati.

Riconoscimento del modello di immagine

Image Recognition è una tecnologia creata per catturare, analizzare, comprendere ed elaborare immagini dal mondo reale al fine di convertirle in informazioni digitali. Quest'area comprende l'analisi intelligente dei dati, l'apprendimento automatico, il riconoscimento di modelli, l'espansione della base di conoscenza.

Gli sviluppi in questo campo hanno portato al fatto che computer e smartphone sono diventati in grado di imitare la visione umana. Le fotocamere avanzate nei dispositivi moderni possono scattare foto di altissima qualità e, con l'aiuto di un nuovo software, le informazioni necessarie vengono estratte da esse e le immagini vengono elaborate sulla base dei dati ricevuti.

Gli algoritmi di riconoscimento coinvolgono reti neurali di convoluzione, un'architettura speciale di reti neurali artificiali, progettata per un riconoscimento efficace delle immagini. Il loro principio di funzionamento consiste in un'alternanza di strati di convoluzione e sottocampionamento. Nel processo di convoluzione, ogni pezzo dell'immagine viene moltiplicato per la matrice di convoluzione in frammenti, quindi il risultato viene riassunto e registrato in una posizione simile dell'immagine di output.

Diamo un'occhiata ai seguenti casi d'uso più comuni:

• Le funzionalità di ricerca visiva sono la tecnologia che utilizza schermate, immagini Internet, ecc. come base di ricerca. Queste funzionalità sono ampiamente conosciute nei mercati online e nei sistemi di ricerca.
• Face Detection è una di quelle tecnologie che polarizzano le persone. È una localizzazione automatica di un volto umano su un'immagine o un video e, se necessario, l'identificazione della personalità di una persona sulla base dei database disponibili. L'interesse per questi sistemi è molto elevato a causa dell'ampia gamma di compiti che svolgono. Possiamo individuare questa tecnologia nei social media o nelle forze dell'ordine.

Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale è un elemento del processo di elaborazione vocale. Il suo scopo principale è quello di fornire un comodo dialogo tra l'utente e la macchina. In senso lato, stiamo parlando di sistemi che eseguono la decodifica fonemica dei segnali acustici del parlato durante la pronuncia di messaggi vocali con stile libero.

In senso stretto, i sistemi di riconoscimento vocale facilitano la soluzione di problemi privati ​​imponendo alcune restrizioni sui requisiti per il riconoscimento del parlato dal suono naturale nel suo senso classico.

Pertanto, questa tecnologia si estende da semplici dispositivi autonomi e giocattoli per bambini in grado di riconoscere o sintetizzare parole, numeri, città, nomi, ecc. pronunciati separatamente, a sistemi super complessi di riconoscimento vocale naturale e la sua sintesi per l'uso, per esempio, come assistente di segreteria (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Diamo un'occhiata più da vicino ai casi d'uso del riconoscimento vocale e del suono:

• Le applicazioni AI Assistants / Personal Assistant utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale e database audio per comporre ed eseguire il messaggio. Un ottimo esempio qui è l'Assistente Google;
• Diagnosi dei guasti della macchina basata sul suono: il sistema analizza e riconosce i segnali prodotti dalle macchine per rilevare i guasti e offrire possibili modi per risolverli.
• L'aggiunta di sottotitoli automatici include l'identificazione del parlato in testo e la successiva sovrapposizione di immagini per introdurre il contenuto sullo schermo. La funzione di sottotitolazione automatica di YouTube è un buon esempio di questa tecnologia.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment è un processo di identificazione computazionale e categorizzazione delle opinioni da un pezzo di testo. È anche un processo per determinare se l'atteggiamento dello scrittore nei confronti dell'argomento è positivo, negativo o neutro. L'analisi del sentimento è una delle varietà più elaborate di riconoscimento di schemi.

Le aziende possono implementare l'analisi del sentiment per ottenere preziose informazioni e feedback sui clienti. In questo caso, il machine learning senza supervisione aiuta l'analisi del sentiment a effettuare l'identificazione.

Questo tipo di riconoscimento di modelli si basa solitamente su fonti credibili come i dizionari e può anche utilizzare database più personalizzati, se necessario.

I casi d'uso per l'analisi del sentiment sono i seguenti:

• Ricerca del pubblico, ottimizzazione dei contenuti : questi sottotipi di analisi del sentiment vengono utilizzati per ricercare il pubblico di destinazione, comprese abitudini, atteggiamenti e così via. Aiutano anche le aziende a ottimizzare i propri contenuti. I servizi della piattaforma Einstein di Salesforce sono esempi da manuale di analisi del sentiment.
• Supporto al servizio : processi progettati per garantire l'efficienza operativa del servizio. Gli assistenti AI come Alexa e Siri utilizzano questo tipo di analisi dei sentimenti;
• Prescrizione/Raccomandazione – creata per prevedere il campo di interesse per il potenziale cliente. La previsione può anche essere basata sulla cronologia delle ricerche e sulle query. Abbiamo visto tutti "potrebbe piacerti anche" su varie piattaforme.

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Insomma

Pattern Recognition è un campo affascinante e in rapida evoluzione, che sostiene gli sviluppi in aree come la visione artificiale, l'elaborazione di testi e documenti e altre reti. Con il suo aiuto, l'analisi dei dati realizzerà ulteriori progressi e tutti noi possiamo trarre vantaggio dalle sue applicazioni in aree emergenti veloci. Come puoi vedere dal nostro articolo, il riconoscimento di modelli è una tecnologia poliedrica, quindi vale la pena implementarla nella tua attività se vuoi raccogliere premi.