Örüntü Tanıma Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Büyük veri ve makine öğrenimi teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, büyük ve benzeri görülmemiş miktarda bilgi erişilebilir hale geldi. Bu teknolojilerden önce, ihtiyacımız olan verileri hesaplamak veya çıkarmak zorundaydık. Güvenilir kaynaklardan gelen bu veriler kesinlikle dünyayı daha iyi hale getirdi. Bugün, daha derin operasyonel içgörüler toplayabilir ve hatta insanlığın en acil sorunlarından bazılarını çözebiliriz. İşletmeler, en son teknolojilerin yardımıyla verimliliği artırabilir ve daha önce duyulmamış katma değerli faydalar elde edebilir.

Basitçe söylemek gerekirse, bugün bilgiye sahibiz. Bu nedenle amacımız, tek bir bilgi kırıntısını toplamaktan, zaten bolca sahip olduğumuz verileri ezmeye doğru kaydı.

Örüntü tanıma, değerli verileri verilerden arındırarak ve daha önce bilinmeyen öze dokunarak büyük veri analizinin özünü sembolize eder. Bu teknoloji şirketlere rekabet avantajı sağlıyor. İşletmelerin sürekli gelişmelerini ve gelişen pazara ayak uydurmalarını sağlar. Ancak örüntü tanıma nedir ve işinizi geliştirmenize nasıl yardımcı olabilir?

Desen Tanımlama nedir?

Örüntü Tanıma, verilerdeki tekdüzeliklerin ve kalıpların tanınmasına ayrılmış bir makine öğrenimi dalıdır. Kalıpları tanımlayarak, tahminlerde bulunabilir ve yan yolları öngörebiliriz. Veriler, belirli kriterlere veya benzerliklere göre ayırt edilir ve bölümlere ayrılır.

Örüntü tanıma, problem çözme ve algoritma üretmenin temelini oluşturur. Genelleme, sorunu çözmek için gereksiz bilgileri elememize izin verir.

Örüntü tanıma evrensel bir tekniktir. Her yerde mevcuttur. Bunu siber güvenlik, makine öğrenimi ve yapay zekada tespit edebiliriz. Aslında biz insanlar bunu hep yapıyoruz. Ebeveynlerin veya öğretmenlerin size alfabeyi öğrettiği zamanı hatırlıyor musunuz? “A, B, C” dediler ve birkaç tekrardan sonra “A, B…” dediklerinde siz de “C” ile cevap verdiniz. Modeli tanıdınız. Bugünün tek farkı, bilgisayarlara bunu daha hızlı yapmayı öğretiyor olmamız.

Genel olarak, veriler aşağıdakiler de dahil olmak üzere her biçimde olabilir:

• Metin.
• Sayılar.
• Multimedya.
• Duygular ve diğerleri.

Örüntü tanıma, doğrusal nitelikteki herhangi bir veriyi işlemeye ve dizileri anlaşılır ve ampirik bilgiye dönüştürmeye yardımcı olabilir.

Size önerilenler: Modern Kullanıcı Arabirimi ve Kullanıcı Deneyimi Tasarımında Yapay Zekanın (AI) Kullanımı.

Örüntü Tanıma Teknikleri

Örüntü tanıma modelleri, veri analizi ve sınıflandırma için kullanılan yönteme göre birkaç türe ayrılabilir. Bir örüntü tanıma görevi, aynı anda bir veya daha fazla modeli içerebilir.

Örüntü tanıma modelleri aşağıdaki gibidir:

istatistiksel

Bu model, bilgi almak ve mantıklı bir karar vermek için veri ölçümlerini incelemek için istatistiksel tekniklerin uygulanmasını ifade eder. Son yıllarda gelişen çok aktif bir araştırma alanıdır. İstatistiksel model, denetimli makine öğrenimi kullanır;

Yapısal

Bu model, çok boyutlu nesneler gibi karmaşık örüntü tanıma problemlerinde işe yarar. Yapısal modeli uygulamanın harika bir örneği, konuşma bölümleri arasındaki karmaşık ilişkileri çözmektir. İlk modelden farklı olarak, bu modelde yarı denetimli makine öğrenimi kullanılır;

Şablon eşleme

Bu model, diğerleri arasında en basit ve en ilkel olanıdır. Şablon örüntü tanıma, iki örnek arasındaki benzerlikleri bulmak için kullanılır. Hiç intihal denetleyicisi kullandınız mı? Evet, bu aynı zamanda bir şablon eşleştirmesidir.

Diğer örüntü tanıma modelleri arasında sinir ağı tabanlı bir model, bulanık tabanlı bir model ve bir hibrit model bulunur.

Örüntü Tanıma Tanıtımı

Yapay zeka operasyonlarındaki çoğu örüntü tanıma işlemi, tam olarak adlarının ima ettiği şeyi yapar. Ancak, birçok şey yüzeyin altında yatmıyor.

Genel olarak, tüm örüntü tanımlama algoritmaları iki önemli bölümden oluşur:

• keşif kısmı - algoritmalar genel kalıpları ararken.
• tanımlayıcı kısım - algoritmalar kalıpları belirli bir şekilde kategorize etmeye başladığında.

Bu iki bileşen bir araya geldiğinde, daha sonra veri analitiğinde kullanılabilecek öngörülerin elde edilmesine yardımcı olur. Benzerliklerin ve ilişkilerinin analizi, söz konusu konunun genel olarak anlaşılmasına katkıda bulunan gerçekleri ortaya çıkarır.

Örüntü tanıma yıllardır sürekli olarak geliştirilmiştir. Çok sayıda nişte çeşitli uygulamaların geliştirilmesini sağlayan birçok yöntem vardır. Örüntü tanımanın ana adımları ön işleme, özellik çıkarma ve sınıflandırmayı içerir.

Bu nedenle, örüntü tanıma şu şekilde yapılır:

• Veriler kaynaklarından toplanır.
• Veriler, aşırı bilgi bitleri kesilerek parlatılır.
• Bilgiler, önemli vurgulamalar veya standart bileşenler için analiz edilir.
• Bu bileşenler bu şekilde belirli bölümlerde toplanır.
• Bölümler, kümelere yönelik içgörüler için izlenir.
• Çıkartılan bilgi parçaları ticari faaliyetlere uygulanır.

Örüntü Tanıma İçin Kullanım Örnekleri

Şunlar hoşunuza gidebilir: Derin Veriler Üzerinde Kazı Yapan Teknoloji: Gerçek Dünyada Küresel Bir Hazine Avı.

Veri analizi

Borsa tahmini, işletmelerin şirket hisselerinin ve diğer finansal araçların gelecekteki değerini tahmin etmesine yardımcı olur. Tarihsel olarak, borsa tahmini sanatı, araştırmacılar ve analistler için zorlu bir görev olmuştur.

Bu tür piyasaların değişken olabileceği yaygın bir bilgidir. Bu nedenle, kıyaslamaları kullanarak gelecekteki trendleri takip etmek, göz ardı edilemeyecek paha biçilemez bir araçtır. Data Analytics'in kullanımıyla neredeyse her şeyi kolaylıkla hesaplayabilirsiniz. Bu durumda, tüccarlar bir pazarın nasıl değişmek üzere olduğuna dair daha derin ve kapsamlı bir analiz elde eder.

Sürekli gelişen pazarlardan asla %100 emin olamazsınız. Ancak alınan trend göstergeleri, verilerle desteklenen daha makul kararlar alınmasını sağlar.

Veri Analitiği ve örüntü tanıma, bu bağlamda sıklıkla birbirinin yerine kullanılır.

Veri analitiği ve örüntü tanımanın iç içe geçtiği bazı iyi bilinen durumlara bir göz atalım:

• Kitle araştırması – örüntü tanıma, erişilebilir kullanıcı verilerini sıkıştırmak ve seçilen parametrelere göre sınıflandırmak için kullanılır. Google Analytics bu parametreleri sunar.
• Borsa tahmini – yukarıda belirtildiği gibi, geçmişte gözlemlenen belirli kalıpları analiz ederek hisse senedi fiyatını belirlemek için kullanılır. Bu tür analizleri YardCharts'ta görebilirsiniz.

Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme, oldukça uzun bir süredir ilgimizi çekiyor. NLP, insan ve makine arasındaki dilsel etkileşime odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır.

Son on yılda makine öğrenimindeki (ML) atılımlar sayesinde, konuşma tanıma ve makine çevirisinde büyük gelişmeler gördük. Dil üreteçleri, düzgün haber makaleleri yazmak için zaten yeterince iyi ve Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar günlük hayatımızın bir parçası haline geliyor.

NLP kullanım durumları şunları içerir:

• metin özetleme,
• tercüme,
• anahtar kelime oluşturma,
• duygu analizi,
• sohbet botları,
• intihal denetleyicileri,
• metin düzeltme

Uygulamada, doğal dil işleme süreci, metni paragraflara, cümlelere ve sözcüklere bölen, Belirteçleştirme olarak da bilinen Sözcüksel analizle başlar. Bundan sonra, Sözdizimsel analiz veya ayrıştırma gerçekleştirilir. Ayrıştırma, bir cümlenin yapısal bir açıklamasını oluşturmak için, genellikle bir ağaç biçiminde bir cümleyi kelime kelime inceler.

Konuşmanın bir bölümünü vb. tanımak için bağlamdan bağımsız dilbilgisi kurallarını kullanır. Bu, kelimelerin nasıl ilişkili olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Bir cümlenin yapısını öğrendikten sonra anlamını tanımlamaya geçebiliriz.

Bu en zor kısım çünkü NLP oldukça belirsiz olabilir. Bir cümle çeşitli şekillerde yorumlanabilir.

Semantik analiz, bağlamdan bağımsız bir yorum sağlar veya basitçe ifade etmek gerekirse, diğer cümleler hakkında bilgi sahibi olmadan bir anlam ifade eder.

Sonuç, mantıksal bir form olarak adlandırılır. Bu noktada, hala bir miktar belirsizlik olabilir, bu nedenle Pragmatik analize dönüyoruz.

Pragmatik analiz, önceki ve sonraki cümleleri karşılaştırarak cümlenin daha iyi yorumlanmasını sağlayabilir. Aynı zamanda gerçek dünya bilgisini de uygular.

Örneğin, bir elma bir meyvedir, kediler mırlayabilir vb. Son olarak, bazen sözdizimsel analiz, anlambilim ve edimbilimin sıralı bir şekilde değil, aynı anda tamamlanması önemlidir.

NLP nispeten yeni bir alan olmasına rağmen, son birkaç yılda çok ilerledik. Makine öğrenimi ve derin öğrenme buluşlarıyla, insanların ve makinelerin birbirleriyle iletişim kurma biçiminin geliştiğini gözlemlemek büyüleyici olacaktır.

Optik karakter tanıma

Optik Karakter Tanıma (diğer adıyla OCR), basılı, daktiloyla yazılmış veya elle yazılmış metinleri taramamıza ve tarananları bilgisayarda işlenebilir bir formata dönüştürmemize izin veren sistemlerden biridir.

Belgeler tanındıktan sonra düzenlenebilir, kullanılabilir veya başka belgelerde yeniden kullanılabilir. Temel tanıma süreci, veri işleme için kullanılabilecek koda metin çalışması ve karakter çevirisini içerir. OCR'ye bazen metin tanıma da denir.

Daha karmaşık tanıma görevleri için, insanlar yapay sinir ağları gibi entelektüel tanıma sistemlerini kullanır. Metin tanıma sistemleri kalibrasyonu (wiki) için el yazısı rakam görüntülerinden oluşan standart bir MNIST veritabanı oluşturulmuştur.

Her durumda, OCR'nin omurgası, OCR'nin kalbinde, örüntü tanıma ve kıyaslama verileriyle uyumlu karşılaştırmalı algoritmaların bir sentezidir.

İyi bilinen OCR kullanım durumları arasında şunlar yer alır:

• Metin Transkripsiyonu en yaygın OCR uygulamasıdır. Görüntülenen içerik tanınır ve bilgisayar ortamına işlenir. ABBYY Fine Reader'ı hepimiz en az bir kez kullandık.
• El Yazısı Tanıma, görsel bileşende daha dikkate değer bir vurgu ile çeşitli metin tanımadır. OCR, el yazısı örneğini oluşturmak için karşılaştırmalı bir analiz kullanır. Bunun mükemmel bir kullanım durumu, Google El Yazısı Girişidir.
• Belge Sınıflandırması, belgenin daha fazla işlenmesini içerir ve yapısına ve formatına daha fazla önem verir. Bu işlem, kağıt belgelerin sayısallaştırılması ve ayrıca zarar görmüş belgelerin düzensiz kısımlarının çoğaltılması için kullanılır. Örneğin, Parascript yazılımı, belgeleri yapılandırılmış verilere dönüştürmeye yardımcı olur.

Görüntü Modeli Tanıma

Görüntü Tanıma, gerçek dünyadan görüntüleri dijital bilgilere dönüştürmek için yakalamak, analiz etmek, anlamak ve işlemek için oluşturulmuş bir teknolojidir. Bu alan, akıllı veri analizi, makine öğrenimi, örüntü tanıma, bilgi tabanını genişletmeyi içerir.

Bu alandaki gelişmeler bilgisayarların ve akıllı telefonların insan görüşünü taklit edebilir hale gelmesine neden olmuştur. Modern cihazlardaki gelişmiş kameralar çok kaliteli fotoğraflar çekebiliyor ve yeni yazılımların yardımıyla bunlardan gerekli bilgiler çıkarılıyor ve alınan verilere göre görüntüler işleniyor.

Tanıma algoritmaları, görüntülerin etkili bir şekilde tanınması için tasarlanmış yapay sinir ağlarının özel bir mimarisi olan evrişim sinir ağlarını içerir. Çalışma ilkeleri, evrişim ve alt örnekleme katmanlarının bir değişiminden oluşur. Evrişim işleminde, görüntünün her bir parçası, parçalar halinde evrişim matrisi ile çarpılır, ardından sonuç toplanır ve çıktı görüntüsünün benzer bir konumunda kaydedilir.

Aşağıdaki en yaygın kullanım durumlarına bir göz atalım:

• Görsel Arama özellikleri, arama temeli olarak ekran görüntülerini, İnternet görüntülerini vb. kullanan teknolojidir. Bu özellikler, çevrimiçi pazaryerlerinde ve arama sistemlerinde yaygın olarak bilinir.
• Yüz Algılama, insanları kutuplaştıran teknolojilerden biridir. Bir insan yüzünün bir görüntü veya video üzerinde otomatik olarak konumlandırılması ve gerekirse mevcut veri tabanlarına dayalı olarak bir kişinin kişiliğinin tanımlanmasıdır. Bu sistemlere olan ilgi, gerçekleştirdikleri geniş görev yelpazesi nedeniyle çok yüksektir. Bu teknolojiyi sosyal medyada veya kolluk kuvvetlerinde tespit edebiliriz.

Ses tanıma

Ses tanıma, konuşma işleme sürecinin bir unsurudur. Ana amacı, kullanıcı ile makine arasında uygun bir diyalog sağlamaktır. Geniş anlamda, konuşma mesajlarını serbest stilde telaffuz ederken konuşma akustik sinyallerinin fonemik kodunu çözen sistemlerden bahsediyoruz.

Dar anlamda ses tanıma sistemleri, klasik anlamda kulağa doğal gelen konuşmanın tanınması için gerekliliklere bazı kısıtlamalar getirerek özel sorunların çözümünü kolaylaştırır.

Böylece bu teknoloji, ayrı ayrı telaffuz edilen sözcükleri, sayıları, şehirleri, adları vb. tanıyabilen veya sentezleyebilen basit bağımsız cihazlardan ve çocuk oyuncaklarından, doğal konuşma tanıma ve bunun kullanım için sentezine yönelik süper karmaşık sistemlere kadar uzanır. örneğin, sekreter yardımcısı olarak (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Ses ve ses tanıma kullanım durumlarına daha yakından bakalım:

• AI Asistanları / Kişisel Asistan uygulamaları, mesajı oluşturmak ve gerçekleştirmek için doğal dil işlemeyi ve ses veritabanlarını kullanır. Buradaki mükemmel bir örnek, Google Asistan'dır;
• Sese Dayalı Makine Arıza Teşhisi – sistem, arızaları tespit etmek ve bunları düzeltmenin olası yollarını sunmak için makineler tarafından üretilen sinyalleri analiz eder ve tanır.
• Otomatik Altyazı ekleme, konuşmadan metne tanımlamayı ve ekrandaki içeriği tanıtmak için aşağıdaki resim yerleşimini içerir. YouTube otomatik altyazı özelliği bu teknolojinin güzel bir örneğidir.

Duygu Analizi

Duygu Analizi, bir metin parçasından fikirleri hesaplamalı olarak belirleme ve kategorize etme sürecidir. Aynı zamanda yazarın konuya karşı tutumunun olumlu mu, olumsuz mu yoksa tarafsız mı olduğunu belirleme sürecidir. Duygu analizi, örüntü tanımanın en ayrıntılı çeşitlerinden biridir.

İşletmeler, değerli müşteri içgörüleri ve geri bildirimleri almak için duyarlılık analizi uygulayabilir. Bu durumda denetimsiz makine öğrenimi, duyarlılık analizinin tanımlamayı gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Bu tür örüntü tanıma genellikle sözlükler gibi güvenilir kaynaklara dayalıdır ve gerekirse daha özelleştirilmiş veritabanları da kullanabilir.

Duyarlılık analizi için kullanım örnekleri şunlardır:

• Kitle Araştırması, içerik optimizasyonu – duygu analizinin bu alt türleri, alışkanlıklar, tutumlar vb. dahil olmak üzere hedef kitlenizi araştırmak için kullanılır. Ayrıca işletmelerin içeriklerini optimize etmelerine yardımcı olurlar. Salesforce'un Einstein platform hizmetleri, duyarlılık analizinin ders kitabı örnekleridir.
• Hizmet Desteği - hizmetin operasyonel verimliliğini sağlamak için tasarlanmış süreçler. Alexa ve Siri gibi yapay zeka asistanları bu tür duyarlılık analizini kullanır;
• Reçete / Tavsiye – potansiyel müşteri için ilgi alanını önceden tahmin etmek için yaratılmıştır. Tahmin, arama geçmişine ve sorgulara da dayalı olabilir. Hepimiz çeşitli platformlarda 'siz de beğenebilirsiniz' gördük.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: Yapay Zeka Destekli Makine Öğrenimi - Gerçekliğin Geleceği.

Sonuç olarak

Örüntü Tanıma, bilgisayar görüşü, metin ve belge işleme ve diğer ağlar gibi alanlardaki gelişmelerin temelini oluşturan büyüleyici ve hızla gelişen bir alandır. Onun yardımıyla, veri analitiği daha fazla ilerleme kaydedecek ve hepimiz onun hızla gelişen alanlardaki uygulamalarından yararlanabileceğiz. Makalemizden de görebileceğiniz gibi, örüntü tanıma çok yönlü bir teknolojidir, bu nedenle ödül almak istiyorsanız işinizde uygulamaya değer.