Все, что вам нужно знать о распознавании образов

С появлением технологий больших данных и машинного обучения стал доступен большой и беспрецедентный объем информации. До появления этих технологий нам приходилось вычислять или вычитать нужные нам данные. Эти данные, полученные из надежных источников, несомненно, изменили мир к лучшему. Сегодня мы можем получить более глубокие оперативные знания и даже решить некоторые из самых насущных проблем человечества. С помощью передовых технологий предприятия могут повысить эффективность и получить невиданные ранее дополнительные преимущества.

Проще говоря, сегодня у нас есть знания. Таким образом, наша цель сместилась со сбора разрозненных крох информации на переработку данных, которые у нас уже есть в изобилии.

Распознавание образов символизирует суть анализа больших данных, извлекая ценные данные из данных и подключаясь к неизведанному ранее веществу. Эта технология обеспечивает конкурентное преимущество для компаний. Это позволяет предприятиям постоянно совершенствоваться и идти в ногу с развивающимся рынком. Но что такое распознавание образов и как оно может помочь развитию вашего бизнеса?

Что такое идентификация шаблона?

Распознавание образов — это ветвь машинного обучения, посвященная распознаванию единообразий и закономерностей в данных. Выявляя закономерности, мы можем делать прогнозы и предвидеть обходные пути. Данные различаются и секционируются в соответствии с конкретными ориентирами или сходствами.

Распознавание образов закладывает основу для решения проблем и создания алгоритмов. Обобщение позволяет нам отфильтровывать избыточную информацию для решения проблемы.

Распознавание образов — универсальный метод. Он вездесущ. Мы можем заметить это в кибербезопасности, машинном обучении и искусственном интеллекте. На самом деле, мы, люди, всегда этим занимались. Помните, когда родители или учителя учили вас алфавиту? Они говорили: «А, Б, В», и после нескольких повторений, когда они говорили «А, Б…», ты отвечал «В». Вы узнали закономерность. Единственная разница сегодня в том, что мы учим компьютеры делать это быстрее.

Как правило, данные могут поступать во всех формах, включая:

• Текст.
• Числа.
• Мультимедиа.
• Чувства и другие.

Распознавание образов может помочь обрабатывать любые данные линейного характера и преобразовывать последовательности в понятные и эмпирические знания.

Рекомендуется для вас: Использование искусственного интеллекта (ИИ) в современном дизайне UI и UX.

Методы распознавания образов

Модели распознавания образов можно разделить на несколько типов в зависимости от метода, используемого для анализа и категоризации данных. Задача распознавания образов может включать одну или несколько моделей одновременно.

Модели распознавания образов следующие:

Статистический

Эта модель относится к применению статистических методов для изучения измерений данных для извлечения информации и принятия обоснованного решения. Это очень активная область исследований, которая развивалась в последние годы. Статистическая модель использует контролируемое машинное обучение;

Структурный

Эта модель удобна для сложных задач распознавания образов, таких как многомерные объекты. Прекрасным примером применения структурной модели является раскрытие сложных отношений между частями речи. В отличие от первой модели, в этой используется полууправляемое машинное обучение;

Соответствие шаблону

Эта модель является самой простой и примитивной среди других. Распознавание шаблонов используется для поиска сходства между двумя образцами. Вы когда-нибудь использовали программы проверки на плагиат? Да, это тоже соответствие шаблону.

Другие модели распознавания образов включают модель на основе нейронной сети, нечеткую модель и гибридную модель.

Знакомство с распознаванием образов

Большинство процессов распознавания образов в операциях ИИ делают именно то, что следует из их названия. Однако многое не лежит на поверхности.

В целом все алгоритмы идентификации образов состоят из двух важных частей:

• исследовательская часть — когда алгоритмы ищут общие закономерности.
• описательная часть — когда алгоритмы начинают классифицировать шаблоны определенным образом.

В совокупности эти два компонента помогают получить информацию, которую впоследствии можно использовать в анализе данных. Анализ сходств и их взаимосвязей выявляет факты, дополняющие общее понимание рассматриваемого вопроса.

Распознавание образов постоянно улучшалось на протяжении многих лет. Существует множество методов разработки различных приложений в различных нишах. Основные этапы распознавания образов включают предварительную обработку, извлечение признаков и классификацию.

Таким образом, распознавание образов осуществляется следующим образом:

• Данные накапливаются из его источников.
• Данные полируются путем вырезания избыточных битов информации.
• Информация анализируется на наличие важных моментов или стандартных компонентов.
• Таким образом, эти компоненты собраны в определенных разделах.
• Разделы контролируются для понимания наборов.
• Полученные знания применяются в бизнес-деятельности.

Варианты использования для распознавания образов

Вам может понравиться: Технологии поиска глубоких данных: глобальная охота за сокровищами в реальном мире.

Аналитика данных

Прогнозирование фондового рынка помогает предприятиям прогнозировать будущую стоимость акций компании и других финансовых инструментов. Исторически искусство прогнозирования фондового рынка было сложной задачей для исследователей и аналитиков.

Общеизвестно, что такие рынки могут быть нестабильными. Таким образом, отслеживание будущих тенденций с помощью тестов — бесценный инструмент, которым нельзя пренебрегать. С помощью Data Analytics вы можете легко рассчитать практически все. В этом случае трейдеры получают более глубокий и тщательный анализ того, как рынок вот-вот изменится.

Вы никогда не можете быть на 100% уверены в постоянно развивающихся рынках. Однако полученные трендовые индикаторы позволяют принимать более обоснованные решения, подкрепленные данными.

В этом контексте аналитика данных и распознавание образов часто используются взаимозаменяемо.

Давайте рассмотрим некоторые известные случаи, когда аналитика данных и распознавание образов переплетаются:

• Исследование аудитории — распознавание образов используется для обработки доступных пользовательских данных и их классификации по выбранным параметрам. Google Analytics предлагает эти параметры.
• Прогнозирование фондового рынка — как указано выше, оно используется для определения цены акций путем анализа конкретных моделей, наблюдаемых в прошлом. Вы можете увидеть этот тип анализа в YardCharts.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка уже давно вызывает у нас интерес. НЛП — это область компьютерных наук, которая фокусируется на лингвистическом взаимодействии между человеком и машиной.

Благодаря прорывам в области машинного обучения (МО) за последнее десятилетие мы наблюдаем значительные улучшения в распознавании речи и машинном переводе. Языковые генераторы уже достаточно хороши, чтобы писать достойные новостные статьи, а виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, становятся частью нашей повседневной жизни.

Варианты использования НЛП включают в себя:

• обобщение текста,
• перевод,
• генерация ключевых слов,
• анализ настроений,
• чат-боты,
• проверка на плагиат,
• коррекция текста.

На практике процесс обработки естественного языка начинается с лексического анализа, также известного как токенизация, который делит текст на абзацы, предложения и слова. После этого проводится синтаксический анализ, или синтаксический анализ. Синтаксический анализ проверяет предложение слово за словом, чтобы создать структурное объяснение предложения, обычно в форме дерева.

Он использует правила контекстно-свободной грамматики для распознавания частей речи и так далее. Это помогает определить, как соотносятся слова. Как только мы узнаем структуру предложения, мы можем приступить к определению его значения.

Это самая сложная часть, потому что НЛП может быть довольно расплывчатым. Фразу можно интерпретировать по-разному.

Семантический анализ обеспечивает независимую от контекста интерпретацию или, проще говоря, значение без знания других предложений.

Результат называется логической формой. На этом этапе все еще может существовать некоторый уровень неопределенности, поэтому мы обратимся к прагматическому анализу.

Прагматический анализ может сделать вывод о лучшей интерпретации предложения, сравнивая предыдущее и последующее предложения. Он также применяет знания реального мира.

Например, яблоко — это фрукт, кошки умеют мурлыкать и так далее. Наконец, важно, что иногда синтаксический анализ, семантика и прагматика выполняются не последовательно, а одновременно.

Хотя НЛП — относительно молодая область, за последние несколько лет мы значительно продвинулись вперед. Благодаря прорывам в машинном обучении и глубоком обучении будет интересно наблюдать за тем, как люди и машины общаются друг с другом.

Оптическое распознавание символов

Оптическое распознавание символов (также известное как OCR) — это одна из тех систем, которые позволяют нам сканировать печатный, машинописный или рукописный текст и преобразовывать отсканированный текст в формат, пригодный для компьютерной обработки.

После распознавания документы можно редактировать, использовать или повторно использовать в других документах. Базовый процесс распознавания включает в себя изучение текста и перевод символов в код, который можно использовать для обработки данных. OCR также иногда называют распознаванием текста.

Для более сложных задач распознавания люди используют интеллектуальные системы распознавания, такие как искусственные нейронные сети. Для калибровки систем распознавания текста (wiki) создана стандартная база данных MNIST, состоящая из изображений рукописных цифр.

В любом случае, основой OCR является синтез. В основе OCR лежат алгоритмы распознавания образов и сравнения, согласованные с эталонными данными.

Среди хорошо известных вариантов использования OCR:

• Транскрипция текста является наиболее распространенным приложением OCR. Отображаемый контент распознается и отображается в компьютерной среде. Все мы хотя бы раз использовали ABBYY Fine Reader.
• Распознавание рукописного ввода — это разновидность распознавания текста с более заметным акцентом на визуальной составляющей. OCR использует сравнительный анализ для воспроизведения образца почерка. Отличным примером использования этого является рукописный ввод Google.
• Классификация документов включает дальнейшую обработку документа и уделяет большее внимание его структуре и формату. Этот процесс используется для оцифровки бумажных документов, а также для воспроизведения неупорядоченных частей поврежденной документации. Программное обеспечение Parascript, например, помогает преобразовывать документы в структурированные данные.

Распознавание образов изображений

Распознавание изображений — это технология, созданная для захвата, анализа, понимания и обработки изображений из реального мира с целью преобразования их в цифровую информацию. Эта область включает в себя интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, распознавание образов, расширение базы знаний.

Разработки в этой области привели к тому, что компьютеры и смартфоны стали способны имитировать человеческое зрение. Продвинутые камеры в современных устройствах могут делать очень качественные фотографии, а с помощью нового программного обеспечения из них извлекается необходимая информация, и на основе полученных данных производится обработка изображений.

В алгоритмах распознавания используются сверточные нейронные сети — особая архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для эффективного распознавания изображений. Их принцип работы состоит в чередовании слоев свертки и субдискретизации. В процессе свертки каждый кусок изображения фрагментами умножается на матрицу свертки, затем результат суммируется и записывается в аналогичной позиции выходного изображения.

Давайте рассмотрим следующие наиболее распространенные варианты использования:

• Функции визуального поиска — это технология, использующая снимки экрана, изображения из Интернета и т. д. в качестве основы для поиска. Эти функции широко известны на онлайн-рынках и в поисковых системах.
• Распознавание лиц — одна из тех технологий, которые поляризуют людей. Это автоматическая локализация лица человека на изображении или видео и, при необходимости, идентификация личности человека на основе имеющихся баз данных. Интерес к этим системам очень высок в связи с широким спектром задач, которые они выполняют. Мы можем обнаружить эту технологию в социальных сетях или правоохранительных органах.

Распознавание голоса

Распознавание голоса является элементом процесса обработки речи. Его основная цель — обеспечить удобный диалог между пользователем и машиной. В широком смысле речь идет о системах, осуществляющих фонематическую декодировку речевых акустических сигналов при произношении речевых сообщений вольным стилем.

В узком смысле системы распознавания голоса облегчают решение частных задач, накладывая некоторые ограничения на требования к распознаванию естественно звучащей речи в ее классическом понимании.

Таким образом, эта технология простирается от простых автономных устройств и детских игрушек, способных распознавать или синтезировать отдельно произносимые слова, числа, города, имена и т. д., до сверхсложных систем распознавания естественной речи и ее синтеза для использования, для например, в качестве помощника секретаря (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Давайте подробнее рассмотрим варианты использования распознавания голоса и звука:

• Приложения AI Assistants/Personal Assistant используют обработку естественного языка и звуковые базы данных для составления и исполнения сообщения. Отличным примером здесь является Google Assistant;
• Диагностика неисправностей машин на основе звука — система анализирует и распознает сигналы, издаваемые машинами, для обнаружения неисправностей и предлагает возможные способы их устранения.
• Автоматическое добавление субтитров включает идентификацию речи в текст и наложение следующего изображения для представления контента на экране. Функция автоматических субтитров YouTube — хороший пример этой технологии.

Анализ настроений

Анализ настроений — это процесс компьютерного определения и категоризации мнений из фрагмента текста. Это также процесс определения того, является ли отношение автора к теме положительным, отрицательным или нейтральным. Анализ настроений — одна из самых сложных разновидностей распознавания образов.

Компании могут внедрить анализ настроений, чтобы получить ценную информацию и отзывы клиентов. В этом случае неконтролируемое машинное обучение помогает провести идентификацию с помощью анализа тональности.

Этот тип распознавания образов обычно основан на надежных источниках, таких как словари, и при необходимости может также использовать более настраиваемые базы данных.

Варианты использования для анализа настроений следующие:

• Исследование аудитории, оптимизация контента — эти подвиды анализа настроений используются для исследования вашей целевой аудитории, включая привычки, отношения и так далее. Они также помогают компаниям оптимизировать свой контент. Сервисы платформы Salesforce Einstein — это хрестоматийные примеры анализа настроений.
• Сервисная поддержка – процессы, предназначенные для обеспечения операционной эффективности обслуживания. Помощники ИИ, такие как Alexa и Siri, используют этот тип анализа настроений;
• Предписание/рекомендация – создан для прогнозирования сферы интересов потенциального клиента. Прогноз также может быть основан на истории поиска и запросах. Мы все видели «вам также может понравиться» на разных платформах.

Вам также может понравиться: Машинное обучение с помощью искусственного интеллекта — будущее реальности.

В заключение

Распознавание образов — увлекательная и быстро развивающаяся область, которая лежит в основе разработок в таких областях, как компьютерное зрение, обработка текста и документов и другие сети. С его помощью аналитика данных добьется дальнейшего прогресса, и мы все сможем воспользоваться преимуществами его приложений в быстро развивающихся областях. Как видно из нашей статьи, распознавание образов — многогранная технология, поэтому ее стоит внедрить в свой бизнес, если вы хотите пожинать плоды.