Wszystko, co musisz wiedzieć o rozpoznawaniu wzorców

Wraz z nadejściem technologii big data i uczenia maszynowego dostępna stała się ogromna i bezprecedensowa ilość informacji. Przed tymi technologiami musieliśmy obliczać lub odejmować potrzebne dane. Dane te, pochodzące z wiarygodnych źródeł, z pewnością zmieniły świat na lepsze. Dziś możemy uzyskać głębszy wgląd w działania operacyjne, a nawet rozwiązać niektóre z najpilniejszych problemów ludzkości. Dzięki najnowocześniejszym technologiom firmy mogą zwiększać wydajność i uzyskiwać niespotykane wcześniej korzyści o wartości dodanej.

Mówiąc prościej, dzisiaj mamy wiedzę. W związku z tym nasz cel przesunął się ze zbierania pojedynczych okruchów informacji na przetwarzanie danych, których już mamy mnóstwo.

Rozpoznawanie wzorców symbolizuje istotę analizy dużych zbiorów danych poprzez zbieranie wartościowych danych z danych i sięganie do nieznanej wcześniej substancji. Ta technologia zapewnia firmom przewagę konkurencyjną. Pozwala firmom na ciągłe doskonalenie i nadążanie za zmieniającym się rynkiem. Ale czym jest rozpoznawanie wzorców i jak może pomóc w rozwoju Twojej firmy?

Co to jest identyfikacja wzorca?

Pattern Recognition to gałąź ML poświęcona rozpoznawaniu jednorodności i wzorców w danych. Poprzez identyfikowanie wzorców jesteśmy w stanie powoływać się na prognozy i przewidywać drogi poboczne. Dane są rozróżniane i dzielone zgodnie z określonymi wzorcami lub podobieństwami.

Rozpoznawanie wzorców stanowi podstawę rozwiązywania problemów i tworzenia algorytmów. Uogólnienie pozwala nam przesiać nadmiarowe informacje, aby rozwiązać problem.

Rozpoznawanie wzorców jest techniką uniwersalną. Jest wszechobecny. Możemy to dostrzec w cyberbezpieczeństwie, ML i AI. W rzeczywistości my, ludzie, zawsze to robiliśmy. Pamiętasz, jak rodzice lub nauczyciele nauczyli Cię alfabetu? Powiedzieli „A, B, C” i po kilku powtórzeniach, kiedy powiedzieli „A, B…”, odpowiedziałeś „C”. Rozpoznałeś wzór. Jedyną różnicą dzisiaj jest to, że uczymy komputery, aby robiły to szybciej.

Ogólnie rzecz biorąc, dane mogą mieć różne formy, w tym:

• Tekst.
• Liczby.
• Multimedialne.
• Sentymenty i inne.

Rozpoznawanie wzorców może pomóc w przetwarzaniu dowolnych danych o charakterze liniowym i przekształcaniu sekwencji w zrozumiałą i empiryczną wiedzę.

Polecane dla Ciebie: Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji (AI) w Modern UI & UX Design.

Techniki rozpoznawania wzorców

Modele rozpoznawania wzorców można podzielić na kilka typów w zależności od metody stosowanej do analizy i kategoryzacji danych. Zadanie rozpoznawania wzorców może obejmować jednocześnie jeden lub wiele modeli.

Modele rozpoznawania wzorców są następujące:

Statystyczny

Model ten odnosi się do zastosowania technik statystycznych do badania pomiarów danych w celu uzyskania informacji i podjęcia uzasadnionej decyzji. Jest to bardzo aktywny obszar badań, który ewoluował w ostatnich latach. Model statystyczny wykorzystuje nadzorowaną ML;

Strukturalny

Ten model jest przydatny w przypadku złożonych problemów z rozpoznawaniem wzorców, takich jak obiekty wielowymiarowe. Wspaniałym przykładem zastosowania modelu strukturalnego jest odkrywanie skomplikowanych relacji między częściami mowy. W przeciwieństwie do pierwszego modelu, ten korzysta z częściowo nadzorowanej uczenia maszynowego;

Dopasowywanie wzorców

Model ten jest najprostszym i najbardziej prymitywnym spośród innych. Rozpoznawanie wzorców szablonów służy do znajdowania podobieństw między dwiema próbkami. Czy kiedykolwiek używałeś sprawdzania plagiatu? Tak, to również dopasowanie szablonu.

Inne modele rozpoznawania wzorców obejmują model oparty na sieci neuronowej, model rozmyty i model hybrydowy.

Przedstawiamy rozpoznawanie wzorców

Większość procesów rozpoznawania wzorców w operacjach AI robi dokładnie to, co sugeruje ich nazwa. Jednak wiele rzeczy nie leży pod powierzchnią.

Ogólnie rzecz biorąc, wszystkie algorytmy identyfikacji wzorców składają się z dwóch ważnych części:

• część eksploracyjna – kiedy algorytmy szukają ogólnych wzorców.
• część opisowa – kiedy algorytmy zaczynają kategoryzować wzorce w określony sposób.

W połączeniu te dwa składniki pomagają uzyskać wgląd, który można później wykorzystać w analizie danych. Analiza podobieństw i ich relacji ujawnia fakty, które wzbogacają ogólne rozumienie omawianego zagadnienia.

Rozpoznawanie wzorców jest stale ulepszane od wielu lat. Istnieje wiele metod napędzających rozwój różnych aplikacji w wielu niszach. Główne etapy rozpoznawania wzorców obejmują wstępne przetwarzanie, ekstrakcję cech i klasyfikację.

Dlatego rozpoznawanie wzorców odbywa się w następujący sposób:

• Dane są gromadzone z ich źródeł.
• Dane są dopracowywane przez wycinanie nadmiarowych bitów informacji.
• Informacje są analizowane pod kątem ważnych wyróżnień lub standardowych komponentów.
• Składniki te są w ten sposób gromadzone w poszczególnych sekcjach.
• Sekcje są monitorowane pod kątem wglądu w zestawy.
• Wydobyte fragmenty wiedzy są stosowane w działalności biznesowej.

Przypadki użycia do rozpoznawania wzorców

Może ci się spodobać: Technika kopania głębokich danych: globalne poszukiwanie skarbów w świecie rzeczywistym.

Analityka danych

Prognozy giełdowe pomagają firmom prognozować przyszłą wartość akcji spółki i inne narzędzia finansowe. Historycznie rzecz biorąc, sztuka prognozowania giełdowego była trudnym zadaniem dla badaczy i analityków.

Powszechnie wiadomo, że takie rynki mogą być niestabilne. Dlatego obserwowanie przyszłych trendów za pomocą testów porównawczych jest bezcennym narzędziem, którego nie można zaniedbać. Korzystając z Data Analytics, możesz z łatwością obliczyć praktycznie wszystko. W takim przypadku handlowcy otrzymują głębszą i dokładniejszą analizę tego, jak rynek ma się zmienić.

Nigdy nie możesz być w 100% pewien, że rynki stale się rozwijają. Jednak otrzymane wskaźniki trendów pozwalają na podejmowanie bardziej rozsądnych decyzji popartych danymi.

Analiza danych i rozpoznawanie wzorców są często używane zamiennie w tym kontekście.

Przyjrzyjmy się dobrze znanym przypadkom, w których analiza danych i rozpoznawanie wzorców są ze sobą powiązane:

• Badanie audytorium – rozpoznawanie wzorców służy do chrupania dostępnych danych o użytkownikach i klasyfikowania ich według wybranych parametrów. Google Analytics oferuje te parametry.
• Prognozowanie giełdowe – jak wspomniano powyżej, służy do ustalania kursu akcji poprzez analizę określonych wzorców zaobserwowanych w przeszłości. Możesz zobaczyć tego typu analizę w YardCharts.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego od dłuższego czasu wzbudza nasze zainteresowanie. NLP to dziedzina informatyki, która koncentruje się na interakcji językowej między człowiekiem a maszyną.

Dzięki przełomom w uczeniu maszynowym (ML) w ciągu ostatniej dekady zaobserwowaliśmy znaczną poprawę w zakresie rozpoznawania mowy i tłumaczenia maszynowego. Generatory języka są już wystarczająco dobre, aby pisać przyzwoite artykuły, a wirtualni asystenci, tacy jak Siri i Alexa, stają się częścią naszego codziennego życia.

Przypadki użycia NLP obejmują:

• podsumowanie tekstu,
• tłumaczenie,
• generowanie słów kluczowych,
• analiza sentymentu,
• chatboty,
• kontrolery plagiatu,
• korekta tekstu.

W praktyce proces przetwarzania języka naturalnego rozpoczyna się od analizy leksykalnej, znanej również jako tokenizacja, która dzieli tekst na akapity, zdania i słowa. Następnie przeprowadzana jest analiza składniowa lub parsowanie. Analiza analizuje zdanie słowo po słowie, aby wygenerować strukturalne wyjaśnienie zdania, zwykle w formie drzewa.

Wykorzystuje zasady gramatyki bezkontekstowej do rozpoznawania części mowy i tak dalej. Pomaga to określić, w jaki sposób słowa są ze sobą powiązane. Znając budowę zdania, możemy przystąpić do definiowania jego znaczenia.

To najtrudniejsza część, ponieważ NLP może być dość niejasne. Zdanie można interpretować na różne sposoby.

Analiza semantyczna zapewnia interpretację niezależną od kontekstu, czyli po prostu znaczenie bez znajomości innych zdań.

Wynik nazywa się formą logiczną. W tym momencie nadal może istnieć pewien poziom niepewności, dlatego zwracamy się do analizy pragmatycznej.

Analiza pragmatyczna może wywnioskować lepszą interpretację zdania, porównując poprzednie i następne zdania. Wykorzystuje również wiedzę z rzeczywistego świata.

Na przykład jabłko jest owocem, koty mogą mruczeć i tak dalej. Wreszcie ważne jest, że czasami analiza składniowa, semantyka i pragmatyka nie są uzupełniane w sposób sekwencyjny, ale raczej jednocześnie.

Chociaż NLP jest stosunkowo nową dziedziną, w ciągu ostatnich kilku lat posunęliśmy się bardzo naprzód. Dzięki przełomom w ML i głębokiemu uczeniu się fascynujące będzie obserwowanie, jak ewoluuje sposób, w jaki ludzie i maszyny komunikują się ze sobą.

Optyczne rozpoznawanie znaków

Optyczne rozpoznawanie znaków (znane również jako OCR) to jeden z tych systemów, które pozwalają nam skanować tekst drukowany, pisany na maszynie lub odręcznie i konwertować zeskanowany tekst do formatu przetwarzalnego przez komputer.

Po rozpoznaniu dokumenty można edytować, wykorzystywać lub ponownie wykorzystywać w innych dokumentach. Podstawowy proces rozpoznawania obejmuje badanie tekstu i tłumaczenie znaków na kod, który można wykorzystać do przetwarzania danych. OCR jest czasami nazywany rozpoznawaniem tekstu.

W przypadku bardziej złożonych zadań rozpoznawania ludzie używają systemów rozpoznawania intelektualnego, takich jak sztuczne sieci neuronowe. Na potrzeby kalibracji systemów rozpoznawania tekstu (wiki) stworzono standardową bazę danych MNIST składającą się z odręcznych obrazów cyfrowych.

W każdym razie podstawą OCR jest synteza. Sercem OCR jest rozpoznawanie wzorców i algorytmy porównawcze dopasowane do danych porównawczych.

Wśród dobrze znanych przypadków użycia OCR są:

• Transkrypcja tekstu to najpopularniejsza aplikacja OCR. Wyświetlana treść jest rozpoznawana i renderowana w środowisku komputerowym. Każdy z nas przynajmniej raz korzystał z programu ABBYY Fine Reader.
• Rozpoznawanie pisma ręcznego to odmiana rozpoznawania tekstu z bardziej godnym uwagi akcentem na komponencie wizualnym. OCR wykorzystuje analizę porównawczą do renderowania próbki pisma ręcznego. Doskonałym tego przykładem jest wprowadzanie pisma odręcznego Google.
• Klasyfikacja dokumentów obejmuje dalsze przetwarzanie dokumentu i zwraca większą uwagę na jego strukturę i format. Proces ten służy do digitalizacji dokumentów papierowych, a także do reprodukcji nieuporządkowanych fragmentów zniszczonej dokumentacji. Na przykład oprogramowanie Parascript pomaga konwertować dokumenty na dane strukturalne.

Rozpoznawanie wzorców obrazu

Rozpoznawanie obrazu to technologia stworzona do przechwytywania, analizowania, rozumienia i przetwarzania obrazów z rzeczywistego świata w celu przekształcenia ich w informacje cyfrowe. Obszar ten obejmuje inteligentną analizę danych, uczenie maszynowe, rozpoznawanie wzorców, poszerzanie bazy wiedzy.

Rozwój w tej dziedzinie doprowadził do tego, że komputery i smartfony stały się zdolne do naśladowania ludzkiego wzroku. Zaawansowane aparaty w nowoczesnych urządzeniach potrafią robić zdjęcia bardzo wysokiej jakości, a za pomocą nowego oprogramowania wydobywane są z nich niezbędne informacje, a obrazy są przetwarzane na podstawie otrzymanych danych.

Algorytmy rozpoznawania wykorzystują konwolucyjne sieci neuronowe – specjalną architekturę sztucznych sieci neuronowych, która jest przeznaczona do efektywnego rozpoznawania obrazów. Ich zasada działania polega na naprzemiennej warstwie splotu i podpróbkowania. W procesie splotu każdy fragment obrazu jest mnożony przez macierz splotów we fragmentach, następnie wynik jest sumowany i zapisywany w podobnej pozycji obrazu wyjściowego.

Rzućmy okiem na następujące najczęstsze przypadki użycia:

• Funkcje wyszukiwania wizualnego to technologia wykorzystująca zrzuty ekranu, obrazy internetowe itp. jako podstawę wyszukiwania. Funkcje te są powszechnie znane w internetowych platformach handlowych i systemach wyszukiwania.
• Wykrywanie twarzy to jedna z tych technologii, które polaryzują ludzi. Jest to automatyczna lokalizacja twarzy człowieka na obrazie lub filmie iw razie potrzeby identyfikacja osobowości osoby na podstawie dostępnych baz danych. Zainteresowanie tymi systemami jest bardzo duże ze względu na szeroki zakres zadań jakie wykonują. Możemy zauważyć tę technologię w mediach społecznościowych lub organach ścigania.

Rozpoznawanie głosu

Rozpoznawanie głosu jest elementem procesu przetwarzania mowy. Jego głównym celem jest zapewnienie wygodnego dialogu między użytkownikiem a maszyną. W szerokim znaczeniu mówimy o systemach, które wykonują fonemiczne dekodowanie sygnałów akustycznych mowy podczas wymawiania komunikatów słownych ze stylem dowolnym.

W wąskim sensie systemy rozpoznawania głosu ułatwiają rozwiązywanie prywatnych problemów, nakładając pewne ograniczenia na wymagania dotyczące rozpoznawania mowy naturalnie brzmiącej w jej klasycznym znaczeniu.

Tak więc technologia ta rozciąga się od prostych samodzielnych urządzeń i zabawek dla dzieci, które są w stanie rozpoznawać lub syntetyzować oddzielnie wymawiane słowa, liczby, miasta, nazwy itp. na przykład jako asystent sekretarki (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Przyjrzyjmy się bliżej przypadkom użycia rozpoznawania głosu i dźwięku:

• Aplikacje AI Assistants / Personal Assistant wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego i bazy danych dźwięków do komponowania i wykonywania wiadomości. Doskonałym przykładem jest tu Asystent Google;
• Dźwiękowa diagnostyka usterek maszyn – system analizuje i rozpoznaje sygnały wytwarzane przez maszyny w celu wykrycia usterek i zaproponowania możliwych sposobów ich naprawy.
• Automatyczne dodawanie napisów obejmuje identyfikację mowy na tekst i następującą nakładkę obrazu w celu wprowadzenia treści na ekran. Funkcja automatycznego tworzenia napisów w YouTube jest dobrym przykładem tej technologii.

Analiza nastrojów

Analiza nastrojów to proces komputerowego identyfikowania i kategoryzowania opinii na podstawie fragmentu tekstu. Jest to również proces ustalania, czy stosunek pisarza do tematu jest pozytywny, negatywny czy neutralny. Analiza sentymentu jest jedną z najbardziej skomplikowanych odmian rozpoznawania wzorców.

Firmy mogą wdrożyć analizę nastrojów, aby uzyskać cenne informacje i opinie klientów. W takim przypadku nienadzorowana ML pomaga analizie nastrojów przeprowadzić identyfikację.

Ten rodzaj rozpoznawania wzorców jest zwykle oparty na wiarygodnych źródłach, takich jak słowniki, aw razie potrzeby może również wykorzystywać bardziej dostosowane bazy danych.

Przypadki użycia analizy nastrojów są następujące:

• Audience Research, optymalizacja treści – te podtypy analizy nastrojów są wykorzystywane do badania docelowych odbiorców, w tym nawyków, postaw i tak dalej. Pomagają również firmom optymalizować ich treści. Usługi platformy Salesforce Einstein to podręcznikowe przykłady analizy nastrojów.
• Service Support – procesy mające na celu zapewnienie sprawności operacyjnej serwisu. Asystenci AI, tacy jak Alexa i Siri, używają tego typu analizy nastrojów;
• Recepta / Rekomendacja – stworzona w celu prognozowania pola zainteresowania potencjalnego klienta. Prognoza może być również oparta na historii wyszukiwania i zapytaniach. Wszyscy widzieliśmy „może ci się spodobać” na różnych platformach.

Może ci się również spodobać: Uczenie maszynowe wspomagane sztuczną inteligencją – przyszłość rzeczywistości.

Podsumowując

Rozpoznawanie wzorców to fascynująca i szybko rozwijająca się dziedzina, która stanowi podstawę rozwoju w takich obszarach, jak wizja komputerowa, przetwarzanie tekstu i dokumentów oraz inne sieci. Z jej pomocą analityka danych osiągnie dalszy postęp i wszyscy będziemy mogli korzystać z jej zastosowań w szybko rozwijających się obszarach. Jak widać z naszego artykułu, rozpoznawanie wzorców to technologia wielopłaszczyznowa, dlatego warto ją wdrożyć w swoim biznesie, jeśli chcesz zbierać nagrody.