パターン認識について知っておくべきことすべて

公開: 2020-10-09

ビッグ データと ML テクノロジーの出現により、前例のない大量の情報にアクセスできるようになりました。 これらのテクノロジーが登場する前は、必要なデータを計算または差し引く必要がありました。 信頼できるリソースから得られたこのデータは、確実に世界をより良い方向に変えました。 今日、私たちはより深い運用上の洞察を収集し、人類の最も差し迫った問題のいくつかを解決することさえできます。 最先端のテクノロジーの助けを借りて、企業は効率を向上させ、これまでにない付加価値のメリットを得ることができます。

簡単に言えば、今日私たちは知識を持っています。 したがって、私たちの目的は、断片的な情報を収集することから、すでに豊富にあるデータを処理することに変わりました。

パターン認識は、データから価値あるものを取り出し、これまで知られていなかった本質を利用することで、ビッグデータ分析の本質を象徴します。 このテクノロジーは企業に競争力をもたらします。 これにより、企業は継続的に改善し、進化する市場に追いつくことができます。 しかし、パターン認識とは何であり、ビジネスの発展にどのように役立つのでしょうか?

目次の表示
  • パターン識別とは何ですか?
  • パターン認識技術
  • パターン認識の紹介
  • パターン認識の使用例
    • データ分析
    • 自然言語処理
    • 光学式文字認識
    • 画像パターン認識
    • 音声認識
    • 感情分析
  • 結論は

パターン識別とは何ですか?

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パターン認識は、データの均一性とパターンの認識に特化した ML の分野です。 パターンを特定することで、予測を主張し、迂回路を予測することができます。 データは、特定のベンチマークまたは類似点に従って区別され、セクション化されます。

パターン認識は、問題解決および生成アルゴリズムの基礎を築きます。 一般化により、問題に取り組むために冗長な情報を選別することができます。

パターン認識は普遍的な技術です。 それは遍在しています。 サイバーセキュリティ、ML、AI でそれを見つけることができます。 実際、私たち人間は常にそうしてきました。 親や先生があなたにアルファベットを教えてくれたときのことを覚えていますか? 彼らは「A、B、C」と言い、数回繰り返した後、彼らが「A、B…」と言うと、あなたは「C」と答えました。 あなたはパターンを認識しました。 今日の唯一の違いは、私たちがコンピュータにそれをより速く実行するように教えていることです。

一般に、データは次のようなあらゆる形式で送信されます。
  • 文章。
  • 数字。
  • マルチメディア。
  • 感想、その他。

パターン認識は、線形の性質を持つあらゆるデータを処理し、シーケンスを理解可能な経験的な知識に変換するのに役立ちます。

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パターン認識技術

パターン認識技術

パターン認識モデルは、データ分析や分類に使用される手法に応じていくつかのタイプに分類できます。 パターン認識タスクには、1 つまたは複数のモデルを同時に組み込むことができます。

パターン認識モデルは次のとおりです。

統計的

パターン認識テクニック 1

このモデルは、情報を取得し、合理的な決定を下すためにデータ測定を研究するための統計手法の適用を指します。 これは非常に活発な研究分野であり、近年発展しています。 統計モデルは教師あり ML を使用します。

構造的

パターン認識テクニック 2

このモデルは、多次元オブジェクトなどの複雑なパターン認識問題に役立ちます。 構造モデルを適用する素晴らしい例は、品詞間の複雑な関係を解明することです。 最初のモデルとは異なり、このモデルは半教師あり ML を利用します。

テンプレートマッチング

パターン認識テクニック 3

このモデルは、数あるモデルの中で最も単純かつ原始的なモデルです。 テンプレート パターン認識を使用して、2 つのサンプル間の類似性を見つけます。 盗作チェッカーを使用したことがありますか? はい、これもテンプレートマッチングです。

他のパターン認識モデルには、ニューラル ネットワーク ベースのモデル、ファジー ベースのモデル、およびハイブリッド モデルが含まれます。

パターン認識の紹介

ヘルスケアテクノロジー

AI オペレーションにおけるほとんどのパターン認識プロセスは、まさにその名前が示すとおりの処理を行います。 しかし、多くのことは表面下には潜んでいません。

一般に、すべてのパターン識別アルゴリズムは 2 つの重要な部分で構成されます。
  • 探索部分– アルゴリズムが一般的なパターンを検索するとき。
  • 記述部分- アルゴリズムが特定の方法でパターンを分類し始めるとき。

これら 2 つの構成要素を組み合わせると、その後のデータ分析で使用できる洞察を導き出すことができます。 類似点とその関係を分析すると、問題となっている問題の一般的な理解をさらに深める事実が明らかになります。

パターン認識は長年にわたって継続的に改良されてきました。 さまざまな分野でさまざまなアプリの開発を推進する方法はたくさんあります。 パターン認識の主なステップには、前処理、特徴抽出、分類が含まれます。

パターン認識プロセス
したがって、パターン認識は次の方法で行われます。
  • データはソースから蓄積されます。
  • 余分な情報をカットすることでデータが洗練されます。
  • 情報は、重要なハイライトまたは標準コンポーネントについて分析されます。
  • このようにして、これらのコンポーネントが特定のセクションに集められます。
  • セクションは、セットに関する洞察を得るために監視されます。
  • 抽出された豆知識はビジネス活動に応用されます。

パターン認識の使用例

AI-人工知能-ロボット技術
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データ分析

データ分析

株式市場の予測は、企業が自社株の将来価値やその他の財務ツールを予測するのに役立ちます。 歴史的に、株式市場を予測する技術は研究者やアナリストにとって困難な仕事でした。

このような市場が不安定になる可能性があることは周知の事実です。 したがって、ベンチマークを使用して将来の動向を監視することは、無視できない貴重なツールです。 データ分析を使用すると、事実上あらゆるものを簡単に計算できます。 この場合、トレーダーは、市場がどのように変化しようとしているのかについて、より深く徹底的な分析を得ることができます。

進化し続ける市場を 100% 確信することは決してできません。 それでも、受信したトレンド指標を使用すると、データに裏付けられたより合理的な意思決定を行うことができます。

この文脈では、データ分析とパターン認識が同じ意味で使用されることがよくあります。

データ分析とパターン認識が絡み合っているよく知られたケースをいくつか見てみましょう。
  • 視聴者調査– パターン認識は、アクセス可能なユーザー データを処理し、選択したパラメータに従って分類するために使用されます。 Google Analytics では次のパラメータが提供されます。
  • 株式市場の予測- 前述したように、過去に観察された特定のパターンを分析することによって株価を決定するために使用されます。 このタイプの分析は YardCharts で確認できます。

自然言語処理

自然言語処理

自然言語処理は、かなり長い間私たちの興味をそそられてきました。 NLP は、人間と機械の間の言語的相互作用に焦点を当てたコンピューター サイエンスの分野です。

過去 10 年間の機械学習 (ML) の進歩のおかげで、音声認識と機械翻訳は大幅に改善されました。 言語ジェネレーターはすでにまともなニュース記事を作成するのに十分な機能を備えており、Siri や Alexa のような仮想アシスタントは私たちの日常生活の一部になりつつあります。

NLP の使用例は次のとおりです。
  • テキストの要約、
  • 翻訳、
  • キーワード生成、
  • 感情分析、
  • チャットボット、
  • 盗作チェッカー、
  • テキスト修正。

実際には、自然言語処理のプロセスは、テキストを段落、文、単語に分割する字句解析 (トークン化とも呼ばれます) から始まります。 その後、構文解析、つまり構文解析が実行されます。 解析では、文を単語ごとに調べて、通常はツリーの形式で文の構造的な説明を生成します。

文脈自由文法のルールを使用して品詞などを認識します。 これは、単語がどのように相関しているかを特定するのに役立ちます。 文の構造を理解したら、その意味の定義に進むことができます。

NLP は非常に曖昧な場合があるため、これが最も注意が必要な部分です。 文章はさまざまな方法で解釈できます。

意味分析は、文脈に依存しない解釈、つまり、簡単に言えば、他の文の知識がなくても意味を提供します。

結果は論理形式と呼ばれます。 現時点では、まだある程度の不確実性が存在する可能性があるため、実用的な分析に移ります。

語用論的分析では、前後の文を比較することで、文のより良い解釈を推測できます。 また、現実世界の知識も応用されます。

たとえば、リンゴは果物であり、猫はゴロゴロと喉を鳴らすことができます。 最後に、場合によっては、構文分析、意味論、および語用論が順番に完了するのではなく、同時に完了することが重要です。

NLP は比較的新しい分野ですが、私たちはここ数年で大きく前進してきました。 ML とディープラーニングのブレークスルーにより、人間と機械が相互に通信する方法が進化する様子を観察するのは興味深いものとなるでしょう。

光学式文字認識

光学式文字認識

光学式文字認識 (別名 OCR) は、印刷されたテキスト、タイプライターで書かれたテキスト、または手書きのテキストをスキャンし、スキャンしたテキストをコンピューターで処理可能な形式に変換できるシステムの 1 つです。

認識されると、ドキュメントを編集したり、他のドキュメントで使用したり、再利用したりできます。 基本的な認識プロセスには、テキストの学習と、データ処理に使用できるコードへの文字の変換が含まれます。 OCR はテキスト認識と呼ばれることもあります。

より複雑な認識タスクの場合、人々は人工ニューラル ネットワークなどの知的認識システムを使用します。 手書きの数字画像で構成される標準 MNIST データベースが、テキスト認識システムのキャリブレーション用に作成されました(wiki)

いずれの場合も、OCR のバックボーンは、パターン認識とベンチマーク データに合わせた比較アルゴリズムの統合です。

よく知られている OCR の使用例には次のようなものがあります。
  • テキスト トランスクリプションは、最も一般的な OCR アプリケーションです。 表示されたコンテンツは認識され、コンピューター環境にレンダリングされます。 誰もが少なくとも一度は ABBYY Fine Reader を使用したことがあります。
  • 手書き認識は、視覚的な要素をより強調したさまざまなテキスト認識です。 OCR は比較分析を利用して手書きサンプルをレンダリングします。 これの優れた使用例は、Google 手書き入力です。
  • 文書分類には、文書のさらなる処理が含まれており、その構造と形式に細心の注意が払われます。 このプロセスは、紙文書のデジタル化や、破損した文書の乱れた部分の複製にも使用されます。 たとえば、Parascript ソフトウェアは、ドキュメントを構造化データに変換するのに役立ちます。

画像パターン認識

画像パターン認識

画像認識は、現実世界の画像を捕捉、分析、理解、処理してデジタル情報に変換するために作成されたテクノロジーです。 この分野には、インテリジェントなデータ分析、機械学習、パターン認識、知識ベースの拡大が含まれます。

この分野の発展により、コンピューターやスマートフォンが人間の視覚を模倣できるようになりました。 最新のデバイスに搭載されている高度なカメラは非常に高品質の写真を撮影でき、新しいソフトウェアを使用して必要な情報が抽出され、受信したデータに基づいて画像が処理されます。

認識アルゴリズムには、画像を効果的に認識するように設計された人工ニューラル ネットワークの特別なアーキテクチャである畳み込みニューラル ネットワークが含まれます。 その動作原理は、畳み込み層とサブサンプリング層の交互から構成されます。 畳み込みのプロセスでは、画像の各部分にフラグメント単位で畳み込み行列が乗算され、その結果が合計されて、出力画像の同様の位置に記録されます。

次の最も一般的な使用例を見てみましょう。
  • ビジュアル検索機能は、スクリーンショットやインターネット画像などを検索ベースとして使用するテクノロジーです。 これらの機能は、オンライン マーケットプレイスや検索システムで広く知られています。
  • 顔検出は人々を二極化させるテクノロジーの 1 つです。 これは、画像またはビデオ上の人間の顔の位置を自動的に特定し、必要に応じて、利用可能なデータベースに基づいて個人の性格を識別します。 これらのシステムは実行するタスクが多岐にわたるため、そのシステムへの関心は非常に高いです。 このテクノロジーはソーシャルメディアや法執行機関で発見できます。

音声認識

音声認識

音声認識は音声処理プロセスの要素です。 その主な目的は、ユーザーとマシンの間に便利な対話を提供することです。 広い意味では、フリースタイルで音声メッセージを発音するときに音声音響信号の音素デコードを実行するシステムについて話しています。

狭義の音声認識システムは、古典的な意味での自然に聞こえる音声の認識要件にいくつかの制限を課すことにより、個人的な問題の解決を促進します。

したがって、この技術は、個別に発音された単語、数字、都市、名前などを認識または合成できる単純なスタンドアロン デバイスや子供のおもちゃから、自然音声認識とその合成の超複雑なシステムにまで及びます。たとえば、秘書アシスタント (IBM VoiceType Simply Speaker Gold) として。

音声認識と音声認識のユースケースを詳しく見てみましょう。
  • AI アシスタント/パーソナル アシスタント アプリケーションは、自然言語処理とサウンド データベースを使用してメッセージを作成し、実行します。 ここでの優れた例は Google アシスタントです。
  • 音声ベースの機械故障診断 – システムは、機械が生成する信号を分析および認識して故障を検出し、可能な修復方法を提供します。
  • 自動キャプション追加には、音声からテキストへの識別と、画面上のコンテンツを紹介するための次の画像オーバーレイが含まれます。 YouTube の自動字幕機能は、このテクノロジーの良い例です。

感情分析

感情分析

感情分析は、テキストから計算によって意見を特定し、分類するプロセスです。 これは、トピックに対する作家の態度が肯定的か否定的か中立的かを判断するプロセスでもあります。 感情分析は、最も精巧なパターン認識の 1 つです。

企業は感情分析を実装して、顧客の貴重な洞察やフィードバックを取得できます。 この場合、教師なし ML は感情分析による識別の実行に役立ちます。

このタイプのパターン認識は通常、辞書などの信頼できるソースに基づいており、必要に応じてさらにカスタマイズされたデータベースを使用することもあります。

感情分析の使用例は次のとおりです。
  • 視聴者調査、コンテンツの最適化– これらのセンチメント分析のサブタイプは、習慣や態度などを含むターゲット視聴者を調査するために使用されます。 また、企業がコンテンツを最適化するのにも役立ちます。 Salesforce の Einstein プラットフォーム サービスは、感情分析の教科書的な例です。
  • サービス サポート– サービスの運用効率を確保するために設計されたプロセス。 Alexa や Siri などの AI アシスタントは、このタイプの感情分析を使用します。
  • 処方箋/推奨事項– 潜在的な顧客の関心のある分野を予測するために作成されます。 予測は検索履歴やクエリに基づいて行うこともできます。 私たちは皆、さまざまなプラットフォームで「あなたも好きかもしれません」を見たことがあるでしょう。
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結論は

結論

パターン認識は、急速に進化している魅力的な分野であり、コンピューター ビジョン、テキストおよび文書処理、その他のネットワークなどの分野の発展を支えています。 その助けにより、データ分析はさらなる進歩を遂げ、私たちは皆、急速に発展している分野でそのアプリケーションを活用できるようになります。 私たちの記事からわかるように、パターン認識は多面的なテクノロジーであるため、賞を獲得したい場合はビジネスに導入する価値があります。