패턴 인식에 대해 알아야 할 모든 것

빅 데이터 및 ML 기술의 출현으로 전례 없이 방대한 양의 정보에 액세스할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술 이전에는 필요한 데이터를 계산하거나 빼야 했습니다. 신뢰할 수 있는 리소스에서 비롯된 이 데이터는 분명히 세상을 더 나은 방향으로 변화시켰습니다. 오늘날 우리는 보다 심오한 운영 통찰력을 얻고 인류의 가장 시급한 문제를 해결할 수도 있습니다. 최첨단 기술의 도움으로 기업은 효율성을 높이고 이전에는 들어보지 못한 부가가치 혜택을 얻을 수 있습니다.

간단히 말해서, 오늘날 우리는 지식을 가지고 있습니다. 따라서 우리의 목표는 정보의 단일 부스러기 수집에서 이미 풍부한 데이터를 처리하는 것으로 이동했습니다.

패턴 인식은 데이터에서 귀중품을 제거하고 이전에 알려지지 않은 물질을 활용함으로써 빅 데이터 분석의 본질을 상징합니다. 이 기술은 기업에 경쟁력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 지속적으로 개선하고 진화하는 시장을 따라갈 수 있습니다. 그러나 패턴 인식이란 무엇이며 비즈니스 개발에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

패턴 식별이란 무엇입니까?

패턴 인식은 데이터의 균일성과 패턴 인식에 전념하는 ML의 한 분야입니다. 패턴 식별을 통해 우리는 예측을 주장하고 우회로를 예측할 수 있습니다. 데이터는 특정 벤치마크 또는 유사성에 따라 구별되고 구분됩니다.

패턴 인식은 문제 해결 및 생성 알고리즘의 토대를 마련합니다. 일반화를 통해 중복 정보를 선별하여 문제를 해결할 수 있습니다.

패턴 인식은 보편적인 기술입니다. 편재합니다. 사이버 보안, ML 및 AI에서 찾을 수 있습니다. 사실 우리 인간은 항상 그렇게 해왔습니다. 부모님이나 선생님이 알파벳을 가르쳤던 때를 기억하시나요? “A, B, C”라고 말했고 몇 번을 반복한 후 “A, B… 패턴을 인식했습니다. 오늘날의 유일한 차이점은 우리가 컴퓨터에게 더 빠르게 하도록 가르치고 있다는 것입니다.

일반적으로 데이터는 다음을 포함한 모든 형태로 제공될 수 있습니다.

• 텍스트.
• 숫자.
• 멀티미디어.
• 감정 및 기타.

패턴 인식은 선형 특성의 모든 데이터를 처리하고 시퀀스를 이해하기 쉽고 경험적인 지식으로 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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패턴 인식 기술

패턴인식 모델은 데이터 분석 및 분류 방법에 따라 여러 종류로 나눌 수 있다. 패턴 인식 작업은 하나 또는 여러 모델을 동시에 통합할 수 있습니다.

패턴 인식 모델은 다음과 같습니다.

통계

이 모델은 정보를 검색하고 합리적인 결정을 내리기 위해 데이터 측정을 연구하기 위한 통계 기법의 적용을 말합니다. 그것은 최근 몇 년 동안 발전한 매우 활발한 연구 분야입니다. 통계 모델은 감독된 ML을 사용합니다.

구조적

이 모델은 다차원 개체와 같은 복잡한 패턴 인식 문제에 유용합니다. 구조적 모델을 적용한 놀라운 예는 품사 간의 복잡한 관계를 풀어내는 것입니다. 첫 번째 모델과 달리 이 모델은 semi-supervised ML을 사용합니다.

템플릿 매칭

이 모델은 다른 모델 중에서 가장 단순하고 원시적입니다. 템플릿 패턴 인식은 두 샘플 간의 유사성을 찾는 데 사용됩니다. 표절 검사기를 사용해 본 적이 있습니까? 예, 이것도 템플릿 일치입니다.

다른 패턴 인식 모델에는 신경망 기반 모델, 퍼지 기반 모델 및 하이브리드 모델이 있습니다.

패턴 인식 소개

AI 운영에서 대부분의 패턴 인식 프로세스는 이름이 의미하는 바를 정확히 수행합니다. 그러나 많은 것들이 표면 아래에 있지 않습니다.

일반적으로 모든 패턴 식별 알고리즘은 두 가지 중요한 부분으로 구성됩니다.

• 탐색적 부분 – 알고리즘이 일반적인 패턴을 검색할 때.
• 설명 부분 – 알고리즘이 특정 방식으로 패턴을 분류하기 시작할 때.

결합된 이 두 구성 요소는 나중에 데이터 분석에 사용할 수 있는 통찰력을 도출하는 데 도움이 됩니다. 유사점과 그 관계에 대한 분석은 문제의 문제에 대한 일반적인 이해에 추가되는 사실을 드러냅니다.

패턴 인식은 수년 동안 지속적으로 개선되었습니다. 수많은 틈새 시장에서 다양한 앱 개발을 주도하는 많은 방법이 있습니다. 패턴 인식의 주요 단계에는 전처리, 특징 추출 및 분류가 포함됩니다.

따라서 패턴 인식은 다음과 같은 방식으로 수행됩니다.

• 데이터는 소스에서 축적됩니다.
• 데이터는 과도한 정보를 잘라내어 다듬습니다.
• 중요한 하이라이트 또는 표준 구성 요소에 대한 정보가 분석됩니다.
• 이러한 구성 요소는 이러한 방식으로 특정 섹션에 수집됩니다.
• 세트에 대한 통찰력을 얻기 위해 섹션을 모니터링합니다.
• 추출된 지식은 비즈니스 활동에 적용됩니다.

패턴 인식 활용 사례

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데이터 분석

주식 시장 예측은 기업이 회사 주식 및 기타 재무 도구의 미래 가치를 예측하는 데 도움이 됩니다. 역사적으로 주식 시장 예측 기술은 연구자와 분석가에게 어려운 과제였습니다.

그러한 시장이 불안정할 수 있다는 것은 상식입니다. 따라서 벤치마크를 사용하여 미래 동향을 주시하는 것은 무시할 수 없는 귀중한 도구입니다. 데이터 분석을 사용하면 거의 모든 것을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이 경우 트레이더는 시장이 어떻게 변화할 것인지에 대한 보다 심오하고 철저한 분석을 얻습니다.

끊임없이 진화하는 시장을 100% 확신할 수는 없습니다. 그러나 수신된 추세 지표를 통해 데이터를 기반으로 보다 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 분석과 패턴 인식은 종종 이 맥락에서 같은 의미로 사용됩니다.

데이터 분석과 패턴 인식이 서로 얽혀 있는 몇 가지 잘 알려진 사례를 살펴보겠습니다.

• 청중 조사 – 패턴 인식은 액세스 가능한 사용자 데이터를 처리하고 선택한 매개 변수에 따라 분류하는 데 사용됩니다. Google 애널리틱스는 이러한 매개변수를 제공합니다.
• 주식 시장 예측 - 위에서 언급한 바와 같이 과거에 관찰된 특정 패턴을 분석하여 주가를 결정하는 데 사용됩니다. YardCharts에서 이러한 유형의 분석을 볼 수 있습니다.

자연어 처리

자연어 처리는 오랫동안 우리의 관심을 끌었습니다. NLP는 인간과 기계 사이의 언어적 상호 작용에 초점을 맞춘 컴퓨터 과학 분야입니다.

지난 10년 동안 기계 학습(ML)의 혁신 덕분에 음성 인식 및 기계 번역이 크게 개선되었습니다. 언어 생성기는 이미 훌륭한 뉴스 기사를 작성하기에 충분하며 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서는 일상 생활의 일부가 되고 있습니다.

NLP 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 텍스트 요약,
• 번역,
• 키워드 생성,
• 감정 분석,
• 챗봇,
• 표절 검사기,
• 텍스트 수정.

실제로 자연어 처리 프로세스는 텍스트를 단락, 문장 및 단어로 나누는 토큰화라고도 하는 어휘 분석으로 시작됩니다. 그런 다음 구문 분석 또는 구문 분석이 수행됩니다. 구문 분석은 일반적으로 트리 형태로 문장의 구조적 설명을 생성하기 위해 단어별로 문장을 검사합니다.

문맥 없는 문법 규칙을 사용하여 품사 등을 인식합니다. 이는 단어의 상관 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 문장의 구조를 알게 되면 그 의미를 정의하는 작업을 진행할 수 있습니다.

NLP는 매우 모호할 수 있기 때문에 이것은 가장 까다로운 부분입니다. 문장은 다양하게 해석될 수 있다.

의미론적 분석은 문맥 독립적인 해석, 즉 간단히 말해서 다른 문장에 대한 지식 없이 의미를 제공합니다.

그 결과를 논리적 형식이라고 합니다. 이 시점에서 여전히 어느 정도의 불확실성이 있을 수 있으므로 실용적인 분석으로 전환합니다.

화용 분석은 이전 문장과 이후 문장을 비교하여 문장의 더 나은 해석을 추론할 수 있습니다. 또한 실제 지식을 적용합니다.

예를 들어 사과는 과일이고 고양이는 가르랑거릴 수 있습니다. 마지막으로 때때로 구문 분석, 의미론 및 화용론이 순차적인 방식으로 완료되는 것이 아니라 동시에 완료되는 것이 중요합니다.

NLP는 비교적 신생 분야이지만 지난 몇 년 동안 많은 발전을 이루었습니다. ML과 딥 러닝의 혁신으로 인간과 기계가 서로 소통하는 방식이 진화하는 것을 관찰하는 것은 흥미로울 것입니다.

광학 문자 인식

OCR(광학 문자 인식)은 인쇄, 타자 또는 손으로 쓴 텍스트를 스캔하고 스캔한 내용을 컴퓨터에서 처리할 수 있는 형식으로 변환할 수 있는 시스템 중 하나입니다.

일단 인식되면 문서를 편집, 사용 또는 다른 문서에서 재사용할 수 있습니다. 기본 인식 프로세스에는 텍스트 연구 및 데이터 처리에 사용할 수 있는 코드로의 문자 번역이 포함됩니다. OCR은 텍스트 인식이라고도 합니다.

보다 복잡한 인식 작업을 위해 사람들은 인공 신경망과 같은 지적 인식 시스템을 사용합니다. 텍스트 인식 시스템 보정 (위키) 을 위해 필기 숫자 이미지로 구성된 표준 MNIST 데이터베이스가 생성되었습니다.

어쨌든 OCR의 근간은 다음의 합성입니다. OCR의 핵심은 벤치마크 데이터와 일치하는 패턴 인식 및 비교 알고리즘입니다.

잘 알려진 OCR 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 텍스트 전사는 가장 일반적인 OCR 응용 프로그램입니다. 표시되는 콘텐츠는 인식되어 컴퓨터 환경으로 렌더링됩니다. 우리는 모두 적어도 한 번은 ABBYY Fine Reader를 사용했습니다.
• 필기 인식은 시각적 구성 요소에 더 주목할 만한 강조가 있는 다양한 텍스트 인식입니다. OCR은 필기 샘플을 렌더링하기 위해 비교 분석을 활용합니다. 이것의 훌륭한 사용 사례는 Google Handwriting Input입니다.
• 문서 분류에는 문서의 추가 처리가 포함되며 구조와 형식에 더 많은 주의를 기울입니다. 이 프로세스는 종이 문서의 디지털화와 손상된 문서의 무질서한 부분을 재생산하는 데 사용됩니다. 예를 들어 Parascript 소프트웨어는 문서를 구조화된 데이터로 변환하는 데 도움이 됩니다.

이미지 패턴 인식

이미지 인식은 현실 세계의 이미지를 포착, 분석, 이해 및 가공하여 디지털 정보로 변환하기 위해 만들어진 기술입니다. 이 영역에는 지능형 데이터 분석, 기계 학습, 패턴 인식, 지식 기반 확장이 포함됩니다.

이 분야의 발전으로 인해 컴퓨터와 스마트폰은 인간의 시각을 모방할 수 있게 되었습니다. 최신 장치의 고급 카메라는 매우 고품질의 사진을 찍을 수 있으며 새로운 소프트웨어의 도움으로 필요한 정보를 추출하고 수신된 데이터를 기반으로 이미지를 처리합니다.

인식 알고리즘에는 이미지를 효과적으로 인식하도록 설계된 인공 신경망의 특수 아키텍처인 컨볼루션 신경망이 포함됩니다. 작동 원리는 컨볼루션 레이어와 하위 샘플링 레이어의 교대로 구성됩니다. 컨볼루션 과정에서 이미지의 각 조각에 컨볼루션 행렬을 조각으로 곱한 다음 그 결과를 합산하여 출력 이미지의 비슷한 위치에 기록합니다.

다음과 같은 가장 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

• Visual Search 기능은 스크린샷, 인터넷 이미지 등을 검색 기반으로 사용하는 기술입니다. 이러한 기능은 온라인 마켓플레이스 및 검색 시스템에서 널리 알려져 있습니다.
• 얼굴 인식은 사람들을 양극화하는 기술 중 하나입니다. 이미지 또는 비디오에서 사람의 얼굴을 자동으로 현지화하고 필요한 경우 사용 가능한 데이터베이스를 기반으로 사람의 성격을 식별합니다. 이러한 시스템이 수행하는 다양한 작업으로 인해 이러한 시스템에 대한 관심이 매우 높습니다. 우리는 소셜 미디어나 법 집행 기관에서 이 기술을 발견할 수 있습니다.

음성 인식

음성 인식은 음성 처리 프로세스의 한 요소입니다. 주요 목적은 사용자와 기계 사이에 편리한 대화를 제공하는 것입니다. 넓은 의미에서 우리는 자유형으로 음성 메시지를 발음할 때 음성 음향 신호의 음소 디코딩을 수행하는 시스템에 대해 이야기하고 있습니다.

좁은 의미에서 음성 인식 시스템은 고전적인 의미에서 자연스럽게 들리는 말을 인식하기 위한 요구 사항에 일부 제한을 가함으로써 개인 문제의 해결을 용이하게 합니다.

따라서 이 기술은 개별적으로 발음되는 단어, 숫자, 도시, 이름 등을 인식하거나 합성할 수 있는 단순한 독립형 장치 및 어린이 장난감에서 사용을 위한 자연 음성 인식 및 합성의 매우 복잡한 시스템으로 확장됩니다. 예를 들어, 비서 비서(IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

음성 및 소리 인식 사용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

• AI Assistants / Personal Assistant 애플리케이션은 자연어 처리 및 사운드 데이터베이스를 사용하여 메시지를 작성하고 수행합니다. 여기에 좋은 예가 Google 어시스턴트입니다.
• 사운드 기반 기계 결함 진단 – 시스템은 기계에서 생성된 신호를 분석 및 인식하여 결함을 감지하고 가능한 수정 방법을 제공합니다.
• 자동 캡션 추가에는 음성-텍스트 식별 및 화면에 내용을 소개하기 위한 그림 오버레이가 포함됩니다. YouTube 자동 자막 기능은 이 기술의 좋은 예입니다.

감정 분석

감정 분석은 텍스트 조각에서 의견을 계산적으로 식별하고 분류하는 프로세스입니다. 주제에 대한 작가의 태도가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 판단하는 과정이기도 하다. 감정 분석은 패턴 인식의 가장 정교한 종류 중 하나입니다.

기업은 감정 분석을 구현하여 귀중한 고객 통찰력과 피드백을 가져올 수 있습니다. 이 경우 감독되지 않은 ML은 감정 분석이 식별을 수행하는 데 도움이 됩니다.

이러한 유형의 패턴 인식은 일반적으로 사전과 같은 신뢰할 수 있는 소스를 기반으로 하며 필요한 경우 더 많은 맞춤형 데이터베이스를 사용할 수도 있습니다.

감정 분석의 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 잠재고객 조사, 콘텐츠 최적화 - 감정 분석의 이러한 하위 유형은 습관, 태도 등을 포함하여 대상 고객을 조사하는 데 사용됩니다. 또한 기업이 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 됩니다. Salesforce의 Einstein 플랫폼 서비스는 정서 분석의 교과서적인 예입니다.
• 서비스 지원 - 서비스의 운영 효율성을 보장하도록 설계된 프로세스입니다. Alexa 및 Siri와 같은 AI 도우미는 이러한 유형의 감정 분석을 사용합니다.
• 처방/권장 – 잠재 고객의 관심 분야를 예측하기 위해 생성됩니다. 예측은 검색 기록 및 쿼리를 기반으로 할 수도 있습니다. 우리는 모두 다양한 플랫폼에서 '당신도 좋아할 수도 있습니다'를 보았습니다.

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결론적으로

패턴 인식은 컴퓨터 비전, 텍스트 및 문서 처리, 기타 네트워크와 같은 분야의 발전을 뒷받침하는 매혹적이고 빠르게 발전하는 분야입니다. 그것의 도움으로 데이터 분석은 더 발전할 것이며 우리 모두는 빠르게 부상하는 영역에서 그 응용 프로그램을 활용할 수 있습니다. 기사에서 볼 수 있듯이 패턴 인식은 다면적인 기술이므로 상을 받고 싶다면 비즈니스에 구현할 가치가 있습니다.