Tot ce trebuie să știți despre recunoașterea modelelor

Odată cu apariția big data și a tehnologiilor ML, o cantitate mare și fără precedent de informații a devenit accesibilă. Înainte de aceste tehnologii, trebuia să calculăm sau să deducem datele de care aveam nevoie. Rezultate din resurse de încredere, aceste date au schimbat cu siguranță lumea în bine. Astăzi, putem culege perspective operaționale mai profunde și chiar putem rezolva unele dintre cele mai presante probleme ale omenirii. Cu ajutorul tehnologiilor de ultimă oră, companiile pot crește eficiența și pot obține beneficii cu valoare adăugată nemaivăzute până acum.

Mai simplu, astăzi avem cunoștințele. Prin urmare, obiectivul nostru s-a mutat de la strângerea unor firimituri de informații la strângerea datelor pe care le avem deja din belșug.

Recunoașterea modelelor simbolizează esența analizei de date mari prin eliminarea obiectelor de valoare din date și accesarea substanței necunoscute înainte. Această tehnologie oferă companiilor un avantaj competitiv. Permite afacerilor să se îmbunătățească continuu și să țină pasul cu piața în evoluție. Dar ce este recunoașterea modelelor și cum vă poate ajuta să vă dezvoltați afacerea?

Ce este identificarea modelului?

Pattern Recognition este o ramură a ML care este dedicată recunoașterii uniformităților și modelelor în date. Prin identificarea tiparelor, suntem capabili să revendicăm predicții și să prevedem căi secundare. Datele sunt distinse și secționate în conformitate cu repere sau asemănări specifice.

Recunoașterea modelelor pune bazele pentru rezolvarea problemelor și producerea de algoritmi. Generalizarea ne permite să verificăm informații redundante pentru a rezolva problema.

Recunoașterea modelelor este o tehnică universală. Este omniprezent. Îl putem identifica în securitatea cibernetică, ML și AI. De fapt, noi, oamenii, am făcut mereu asta. Îți amintești când părinții sau profesorii te-au predat alfabetul? Ei au spus „A, B, C” și după mai multe repetări, când au spus „A, B…”, ai răspuns cu „C”. Ai recunoscut modelul. Singura diferență astăzi este că învățăm computerele să o facă mai rapid.

În general, datele pot veni sub toate formele, inclusiv:

• Text.
• Numerele.
• Multimedia.
• Sentimente și altele.

Recunoașterea modelelor poate ajuta la procesarea oricăror date de natură liniară și la transformarea secvențelor în cunoștințe empirice și ușor de înțeles.

Recomandat pentru dvs.: Utilizarea inteligenței artificiale (AI) în designul modern UI și UX.

Tehnici de recunoaștere a modelelor

Modelele de recunoaștere a modelelor pot fi împărțite în mai multe tipuri în funcție de metoda utilizată pentru analiza și clasificarea datelor. O sarcină de recunoaștere a modelelor poate încorpora unul sau mai multe modele în același timp.

Modelele de recunoaștere a modelelor sunt următoarele:

Statistic

Acest model se referă la aplicarea tehnicilor statistice pentru studierea măsurătorilor datelor pentru a prelua informații și a lua o decizie motivată. Este un domeniu de cercetare foarte activ, care a evoluat în ultimii ani. Modelul statistic folosește ML supravegheat;

Structural

Acest model este util cu probleme complexe de recunoaștere a modelelor, cum ar fi obiectele multidimensionale. Un exemplu minunat de aplicare a modelului structural este dezlegarea relațiilor complicate dintre părțile de vorbire. Spre deosebire de primul model, acesta folosește ML semi-supravegheat;

Potrivirea șablonului

Acest model este cel mai simplu și mai primitiv printre altele. Recunoașterea modelului șablon este utilizată pentru a găsi asemănările dintre cele două mostre. Ați folosit vreodată verificatoare de plagiat? Da, aceasta este și o potrivire a șablonului.

Alte modele de recunoaștere a modelelor includ un model bazat pe rețea neuronală, un model bazat pe fuzzy și un model hibrid.

Prezentarea Recunoașterii modelelor

Majoritatea proceselor de recunoaștere a modelelor din operațiunile AI fac exact ceea ce sugerează numele lor. Cu toate acestea, multe lucruri nu stau sub suprafață.

În general, toți algoritmii de identificare a modelelor constau din două părți importante:

• partea explorativă – când algoritmii caută modele generale.
• partea descriptivă – când algoritmii încep să clasifice tiparele într-un mod specific.

Combinați, acești doi constituenți ajută la obținerea de informații care pot fi utilizate ulterior în analiza datelor. Analiza asemănărilor și a relațiilor lor relevă fapte care adaugă la înțelegerea generală a problemei în cauză.

Recunoașterea modelelor a fost îmbunătățită continuu de mulți ani. Există o mulțime de metode care conduc dezvoltarea diferitelor aplicații în numeroase nișe. Principalii pași ai recunoașterii modelelor includ preprocesarea, extragerea caracteristicilor și clasificarea.

Prin urmare, recunoașterea modelelor se face în felul următor:

• Datele sunt acumulate din sursele sale.
• Datele sunt șlefuite prin tăierea unor părți excesive de informații.
• Informațiile sunt analizate pentru aspecte importante sau componente standard.
• Aceste componente sunt astfel adunate în secțiuni speciale.
• Secțiunile sunt monitorizate pentru informații despre seturi.
• Cunoștințele extrase sunt aplicate activității de afaceri.

Cazuri de utilizare pentru recunoașterea modelelor

S-ar putea să vă placă: Tehnologie Săpătură pe date profunde: O vânătoare globală de comori în lumea reală.

Analiza datelor

Predicțiile pieței bursiere ajută companiile să prognozeze valoarea viitoare a acțiunilor companiei și a altor instrumente financiare. Din punct de vedere istoric, arta prognozării bursiere a fost o sarcină dificilă pentru cercetători și analiști.

Este cunoscut faptul că astfel de piețe pot fi volatile. Prin urmare, urmărirea tendințelor viitoare folosind benchmark-uri este un instrument neprețuit care nu poate fi neglijat. Cu ajutorul analizei datelor, puteți calcula cu ușurință practic orice. În acest caz, comercianții obțin o analiză mai profundă și amănunțită a modului în care o piață este pe cale să se schimbe.

Nu poți fi niciodată 100% sigur de piețele în continuă evoluție. Cu toate acestea, indicatorii de tendințe primiți permit luarea unor decizii mai rezonabile susținute de date.

Analiza datelor și recunoașterea modelelor sunt adesea folosite în mod interschimbabil în acest context.

Să aruncăm o privire la câteva cazuri binecunoscute în care analiza datelor și recunoașterea modelelor sunt împletite:

• Cercetarea audienței – recunoașterea modelelor este utilizată pentru a analiza datele utilizatorilor accesibile și pentru a le clasifica în funcție de parametrii aleși. Google Analytics oferă acești parametri.
• Prognoza pieței bursiere – așa cum sa menționat mai sus, este utilizată pentru determinarea prețului acțiunilor prin analizarea modelelor specifice observate în trecut. Puteți vedea acest tip de analiză în YardCharts.

Procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural ne trezește interesul de destul de mult timp. NLP este un domeniu al informaticii care se concentrează pe interacțiunea lingvistică dintre om și mașină.

Datorită progreselor în învățarea automată (ML) din ultimul deceniu, am observat îmbunătățiri majore în recunoașterea vorbirii și traducerea automată. Generatoarele de limbi sunt deja suficient de bune pentru a crea articole de știri decente, iar asistenții virtuali precum Siri și Alexa devin parte din viața noastră de zi cu zi.

Cazurile de utilizare a NLP includ:

• rezumat text,
• traducere,
• generare de cuvinte cheie,
• analiza sentimentelor,
• chatbot,
• verificatoare de plagiat,
• corectarea textului.

În practică, procesul de procesare a limbajului natural începe cu analiza lexicală, cunoscută și sub numele de Tokenizare, care împarte textul în paragrafe, propoziții și cuvinte. După aceea, se efectuează analiza sintactică sau analizarea. Analiza examinează o propoziție cuvânt cu cuvânt, pentru a genera o explicație structurală a unei propoziții, de obicei sub forma unui arbore.

Folosește reguli de gramatică fără context pentru a recunoaște partea de vorbire și așa mai departe. Acest lucru ajută la identificarea modului în care cuvintele se corelează. Odată ce cunoaștem structura unei propoziții, putem continua cu definirea sensului acesteia.

Aceasta este partea cea mai dificilă, deoarece NLP poate fi destul de vag. O propoziție poate fi interpretată în diferite moduri.

Analiza semantică oferă o interpretare independentă de context, sau mai simplu, un sens fără cunoașterea celorlalte propoziții.

Rezultatul se numește formă logică. În acest moment, poate exista încă un anumit nivel de incertitudine, așa că ne întoarcem la analiza pragmatică.

Analiza pragmatică poate deduce o mai bună interpretare a propoziției prin compararea propozițiilor anterioare și următoare. De asemenea, aplică cunoștințele din lumea reală.

De exemplu, un măr este un fruct, pisicile pot toarce și așa mai departe. În cele din urmă, este important ca, uneori, analiza sintactică, semantica și pragmatica să nu fie finalizate într-o manieră secvențială, ci mai degrabă simultan.

Deși NLP este un domeniu relativ nou-născut, am avansat mult în ultimii ani. Cu ML și descoperiri în învățarea profundă, va fi captivant să observi evoluția modului în care oamenii și mașinile comunică între ele.

Recunoaștere optică a caracterelor

Recunoașterea optică a caracterelor (aka OCR) este unul dintre acele sisteme care ne permit să scanăm text tipărit, dactilografiat sau scris de mână și să convertim scanarea într-un format procesabil de calculator.

Odată recunoscute, documentele pot fi editate, utilizate sau reutilizate în alte documente. Procesul de recunoaștere de bază include studiul textului și traducerea caracterelor în cod care poate fi utilizat pentru procesarea datelor. OCR mai este denumit uneori și recunoașterea textului.

Pentru sarcini de recunoaștere mai complexe, oamenii folosesc sisteme de recunoaștere intelectuală, cum ar fi rețelele neuronale artificiale. O bază de date standard MNIST constând din imagini cu cifre scrise de mână a fost creată pentru calibrarea sistemelor de recunoaștere a textului (wiki) .

În orice caz, coloana vertebrală a OCR este o sinteză a OCR. În centrul OCR se află recunoașterea modelelor și algoritmii comparativi aliniați cu datele de referință.

Printre cazurile de utilizare OCR binecunoscute se numără:

• Transcrierea textului este cea mai comună aplicație OCR. Conținutul afișat este recunoscut și redat în mediul computerului. Cu toții am folosit ABBYY Fine Reader cel puțin o dată.
• Recunoașterea scrisului de mână este o varietate de recunoaștere a textului cu o accentuare mai notabilă a componentei vizuale. OCR utilizează o analiză comparativă pentru a reda eșantionul de scris de mână. Un caz de utilizare excelent al acestuia este Google Handwriting Input.
• Clasificarea documentelor include procesarea ulterioară a documentului și acordă o atenție mai mare structurii și formatului acestuia. Acest proces este utilizat pentru digitizarea documentelor pe hârtie și, de asemenea, pentru reproducerea părților dezordonate ale documentației deteriorate. Software-ul Parascript, de exemplu, ajută la convertirea documentelor în date structurate.

Recunoașterea modelului de imagine

Recunoașterea imaginilor este o tehnologie creată pentru a captura, analiza, înțelege și procesa imagini din lumea reală pentru a le converti în informații digitale. Această zonă implică analiza inteligentă a datelor, învățarea automată, recunoașterea modelelor, extinderea bazei de cunoștințe.

Evoluțiile din acest domeniu au dus la faptul că computerele și smartphone-urile au devenit capabile să imite viziunea umană. Camerele avansate din dispozitivele moderne pot face fotografii de foarte înaltă calitate, iar cu ajutorul unui software nou, informațiile necesare sunt extrase din ele, iar imaginile sunt procesate pe baza datelor primite.

Algoritmii de recunoaștere implică rețele neuronale de convoluție – o arhitectură specială a rețelelor neuronale artificiale, care este concepută pentru recunoașterea eficientă a imaginilor. Principiul lor de funcționare constă într-o alternanță de straturi de convoluție și sub-eșantionare. În procesul de convoluție, fiecare bucată a imaginii este înmulțită cu matricea de convoluție în fragmente, apoi rezultatul este însumat și înregistrat într-o poziție similară a imaginii de ieșire.

Să aruncăm o privire la următoarele cazuri de utilizare cele mai frecvente:

• Caracteristicile de căutare vizuală sunt tehnologia care utilizează capturi de ecran, imagini de pe Internet etc. ca bază de căutare. Aceste caracteristici sunt cunoscute pe scară largă în piețele online și sistemele de căutare.
• Face Detection este una dintre acele tehnologii care polarizează oamenii. Este o localizare automată a unei fețe umane pe o imagine sau un videoclip și, dacă este necesar, identificarea personalității unei persoane pe baza bazelor de date disponibile. Interesul pentru aceste sisteme este foarte mare datorită gamei largi de sarcini pe care le îndeplinesc. Putem identifica această tehnologie în rețelele sociale sau în forțele de ordine.

Recunoaștere vocală

Recunoașterea vocii este un element al procesului de procesare a vorbirii. Scopul său principal este de a oferi un dialog convenabil între utilizator și mașină. În sens larg, vorbim despre sisteme care realizează decodarea fonemică a semnalelor acustice de vorbire atunci când se pronunță mesaje vocale cu stil liber.

În sens restrâns, sistemele de recunoaștere a vocii facilitează rezolvarea problemelor private prin impunerea unor restricții asupra cerințelor de recunoaștere a vorbirii cu sunet natural în sensul său clasic.

Astfel, această tehnologie se extinde de la simple dispozitive de sine stătătoare și jucării pentru copii care sunt capabile să recunoască sau să sintetizeze cuvinte, numere, orașe, nume etc. pronunțate separat, până la sisteme supercomplexe de recunoaștere naturală a vorbirii și sinteza acesteia pentru utilizare, pentru de exemplu, ca asistent de secretară (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Să aruncăm o privire mai atentă asupra cazurilor de utilizare a recunoașterii vocii și a sunetului:

• Aplicațiile AI Assistant / Personal Assistant folosesc procesarea limbajului natural și bazele de date de sunet pentru a compune și a executa mesajul. Un exemplu excelent aici este Google Assistant;
• Diagnosticarea defecțiunilor mașinii bazată pe sunet – sistemul analizează și recunoaște semnalele produse de mașini pentru a detecta defecțiunile și pentru a oferi posibile modalități de remediere a acestora.
• Adăugarea automată a subtitrării include identificarea vorbirii în text și suprapunerea următoarelor imagini pentru a introduce conținutul pe ecran. Funcția de subtitrare automată YouTube este un bun exemplu al acestei tehnologii.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este un proces de identificare și clasificare computațională a opiniilor dintr-o bucată de text. Este, de asemenea, un proces de determinare dacă atitudinea scriitorului față de subiect este pozitivă, negativă sau neutră. Analiza sentimentelor este una dintre cele mai elaborate varietăți de recunoaștere a modelelor.

Companiile pot implementa analiza sentimentelor pentru a obține informații și feedback valoroase ale clienților. În acest caz, ML nesupravegheat ajută analiza sentimentelor să realizeze identificarea.

Acest tip de recunoaștere a modelelor se bazează, de obicei, pe surse credibile, cum ar fi dicționare, și poate utiliza, de asemenea, baze de date mai personalizate, dacă este necesar.

Cazurile de utilizare pentru analiza sentimentelor sunt următoarele:

• Cercetarea audienței, optimizarea conținutului – aceste subtipuri de analiză a sentimentelor sunt utilizate pentru cercetarea publicului țintă, inclusiv a obiceiurilor, atitudinilor și așa mai departe. De asemenea, ajută companiile să își optimizeze conținutul. Serviciile platformei Einstein ale Salesforce sunt exemple manuale de analiză a sentimentelor.
• Service Support – procese concepute pentru a asigura eficiența operațională a serviciului. Asistenții AI precum Alexa și Siri folosesc acest tip de analiză a sentimentelor;
• Prescriptie / Recomandare – creat pentru a prognoza domeniul de interes pentru potentialul client. Predicția se poate baza și pe istoricul căutărilor și pe interogări. Cu toții am văzut „s-ar putea să-ți placă” pe diverse platforme.

S-ar putea să vă placă și: Învățare automată asistată de inteligență artificială – Viitorul realității.

În concluzie

Recunoașterea modelelor este un domeniu fascinant și în evoluție rapidă, care stă la baza dezvoltărilor în domenii precum viziunea computerizată, procesarea textului și a documentelor și alte rețele. Cu ajutorul său, analiza datelor va realiza progrese suplimentare și cu toții putem profita de aplicațiile sale în zonele în curs de dezvoltare rapidă. După cum puteți vedea din articolul nostru, recunoașterea modelelor este o tehnologie cu mai multe fațete, prin urmare, merită implementată în afacerea dvs. dacă doriți să obțineți premii.