关于模式识别你需要知道的一切

随着大数据和 ML 技术的出现，前所未有的大量信息变得可访问。 在这些技术出现之前，我们必须计算或扣除我们需要的数据。 源自可靠的资源，这些数据无疑使世界变得更美好。 今天，我们可以收集到更深刻的操作见解，甚至可以解决一些人类最紧迫的问题。 借助尖端技术，企业可以提高效率并获得前所未有的增值收益。

简而言之，今天我们拥有知识。 因此，我们的目标从收集单一的信息碎片转变为处理我们已经拥有的大量数据。

模式识别象征着大数据分析的本质，它通过从数据中提取有价值的东西并挖掘以前未知的物质。 这项技术为公司提供了竞争优势。 它使企业能够不断改进并跟上不断发展的市场。 但什么是模式识别，它如何帮助您发展业务？

什么是模式识别？

模式识别是 ML 的一个分支，致力于识别数据中的一致性和模式。 通过识别模式，我们能够做出预测并预见路线。 根据特定的基准或相似性对数据进行区分和分段。

模式识别为解决问题和产生算法奠定了基础。 概括使我们能够筛选冗余信息来解决问题。

模式识别是一种通用技术。 它无所不在。 我们可以在网络安全、ML 和 AI 中发现它。 事实上，我们人类一直在这样做。 还记得父母或老师教你字母表的时候吗？ 他们说“A、B、C”，重复几次后，当他们说“A、B……”时，你回答“C”。 你认出了这个模式。 今天唯一的不同是我们正在教计算机更快地完成它。

通常，数据可能以各种形式出现，包括：

• 文本。
• 数字。
• 多媒体。
• 情绪等等。

模式识别可以帮助处理任何线性性质的数据，并将序列转化为可理解的经验知识。

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模式识别技术

根据用于数据分析和分类的方法，模式识别模型可以分为几种类型。 模式识别任务可以同时包含一个或多个模型。

模式识别模型如下：

统计

该模型指的是应用统计技术研究数据测量以检索信息并做出合理的决策。 这是一个非常活跃的研究领域，近年来有所发展。 统计模型使用有监督的机器学习；

结构性的

该模型在处理复杂的模式识别问题（如多维对象）时非常有用。 应用结构模型的一个了不起的例子是揭示词性之间的复杂关系。 与第一个模型不同，这个模型使用半监督 ML；

模板匹配

这个模型是其中最简单和最原始的。 模板模式识别用于发现两个样本之间的相似性。 你用过抄袭检查器吗？ 是的，这也是模板匹配。

其他模式识别模型包括基于神经网络的模型、基于模糊的模型和混合模型。

引入模式识别

AI 操作中的大多数模式识别过程都完全按照其名称的含义进行操作。 然而，许多事情并没有隐藏在表面之下。

通常，所有模式识别算法都包含两个重要部分：

• 探索部分——当算法正在搜索一般模式时。
• 描述部分——当算法开始以特定方式对模式进行分类时。

结合起来，这两个组成部分有助于获得可用于之后数据分析的见解。 对相似点及其关系的分析揭示了增加对所讨论问题的一般理解的事实。

多年来，模式识别一直在不断改进。 在众多利基市场中，有许多方法可以推动各种应用程序的开发。 模式识别的主要步骤包括预处理、特征提取和分类。

因此，模式识别是通过以下方式完成的：

• 数据是从其来源积累的。
• 通过削减过多的信息位来完善数据。
• 分析信息以获得重要亮点或标准组件。
• 这些组件以这种方式聚集在特定的部分中。
• 监控这些部分以深入了解集合。
• 提取出来的知识应用于商业活动。

模式识别用例

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数据分析

股市预测帮助企业预测公司股票和其他金融工具的未来价值。 从历史上看，股票市场预测的艺术对研究人员和分析师来说一直是一项具有挑战性的任务。

众所周知，此类市场可能会波动。 因此，使用基准来关注未来趋势是一个不容忽视的无价工具。 通过使用数据分析，您几乎可以轻松计算任何内容。 在这种情况下，交易者可以对市场即将发生的变化进行更深入、更透彻的分析。

您永远无法 100% 确定不断变化的市场。 然而，接收到的趋势指标允许做出有数据支持的更合理的决策。

在这种情况下，数据分析和模式识别通常可以互换使用。

让我们看一下数据分析和模式识别交织在一起的一些著名案例：

• 受众研究——模式识别用于处理可访问的用户数据并根据所选参数对其进行分类。 Google Analytics 提供这些参数。
• 股票市场预测——如上所述，它用于通过分析过去观察到的特定模式来确定股票价格。 您可以在 YardCharts 中看到这种类型的分析。

自然语言处理

很长一段时间以来，自然语言处理一直引起我们的兴趣。 NLP 是计算机科学的一个领域，专注于人与机器之间的语言交互。

由于过去十年机器学习 (ML) 的突破，我们已经看到语音识别和机器翻译方面的重大改进。 语言生成器已经足够好，可以撰写出体面的新闻文章，而像 Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手正在成为我们日常生活的一部分。

NLP 用例包括：

• 文本摘要，
• 翻译，
• 关键字生成，
• 情绪分析，
• 聊天机器人，
• 抄袭检查器，
• 文字修正。

在实践中，自然语言处理的过程始于词法分析，也称为标记化，它将文本分为段落、句子和单词。 之后，进行句法分析或解析。 解析逐字检查句子，以生成句子的结构解释，通常以树的形式。

它使用上下文无关语法规则来识别词性等。 这有助于确定单词之间的关联方式。 一旦我们知道了一个句子的结构，我们就可以着手定义它的意思。

这是最棘手的部分，因为 NLP 可能非常模糊。 一个句子可以有多种解释方式。

语义分析提供了一种与上下文无关的解释，或者简单地说，一种不了解其他句子的含义。

结果称为逻辑形式。 在这一点上，仍然可能存在一定程度的不确定性，因此我们转向语用分析。

语用分析可以通过比较前后句子来推断对句子的更好解释。 它还适用于现实世界的知识。

例如，苹果是一种水果，猫会发出咕噜声，等等。 最后，重要的是，有时句法分析、语义和语用学不是按顺序完成的，而是同时完成的。

尽管 NLP 是一个相对较新的领域，但在过去几年中我们已经取得了很大进步。 随着 ML 和深度学习的突破，观察人类和机器相互交流的方式演变将会很有趣。

光学字符识别

光学字符识别（又名 OCR）是允许我们扫描打印的、打字的或手写的文本并将扫描的文本转换为计算机可处理格式的系统之一。

一旦被识别，文档就可以被编辑、使用或在其他文档中重复使用。 基本识别过程包括文本学习和字符翻译成可用于数据处理的代码。 OCR 有时也称为文本识别。

对于更复杂的识别任务，人们使用智能识别系统，例如人工神经网络。 已经为文本识别系统校准(wiki)创建了一个由手写数字图像组成的标准 MNIST 数据库。

在任何情况下，OCR 的主干都是综合 OCR 的核心是模式识别和与基准数据对齐的比较算法。

著名的 OCR 用例包括：

• 文本转录是最常见的 OCR 应用程序。 显示的内容被识别并渲染到计算机环境中。 我们都至少使用过一次 ABBYY Fine Reader。
• 手写识别是文本识别的一种，在视觉成分上更值得注意。 OCR 利用比较分析来呈现手写样本。 一个很好的用例是谷歌手写输入。
• 文档分类包括对文档的进一步处理，更加关注文档的结构和格式。 此过程用于纸质文档的数字化，也用于复制损坏文档的无序部分。 例如，Parascript 软件有助于将文档转换为结构化数据。

图像模式识别

图像识别是一种技术，旨在捕获、分析、理解和处理来自现实世界的图像，以便将它们转换为数字信息。 该领域涉及智能数据分析、机器学习、模式识别、扩展知识库。

这一领域的发展导致计算机和智能手机已经能够模仿人类视觉。 现代设备中的高级相机可以拍摄出非常高质量的照片，并借助新软件从中提取必要的信息，并根据接收到的数据处理图像。

识别算法涉及卷积神经网络——一种特殊的人工神经网络架构，专为有效识别图像而设计。 它们的操作原理包括卷积层和子采样层的交替。 在卷积过程中，每张图像分片与卷积矩阵相乘，然后将结果相加并记录在输出图像的相似位置。

让我们看一下以下最常见的用例：

• 视觉搜索功能是使用屏幕截图、互联网图像等作为搜索基础的技术。 这些功能在在线市场和搜索系统中广为人知。
• 人脸检测是使人们两极分化的技术之一。 它是对图像或视频中人脸的自动定位，并在必要时根据可用数据库识别人的个性。 由于它们执行的任务范围很广，人们对这些系统的兴趣非常高。 我们可以在社交媒体或执法部门发现这项技术。

语音识别

语音识别是语音处理过程的一个要素。 它的主要目的是在用户和机器之间提供方便的对话。 从广义上讲，我们谈论的是在用自由式发音语音信息时对语音声学信号进行音素解码的系统。

从狭义上讲，语音识别系统通过对经典意义上的自然发声语音的识别要求施加一些限制来促进隐私问题的解决。

因此，这项技术从能够识别或合成单独发音的单词、数字、城市、名称等的简单独立设备和儿童玩具，扩展到自然语音识别及其合成的超级复杂系统，以供使用，例如，担任秘书助理（IBM VoiceType Simply Speaking Gold）。

让我们仔细看看语音和声音识别用例：

• AI 助理/个人助理应用程序使用自然语言处理和声音数据库来编写和执行消息。 一个很好的例子是 Google Assistant；
• 基于声音的机器故障诊断——系统分析和识别机器产生的信号以检测故障并提供可能的修复方法。
• 自动字幕添​​加包括语音到文本识别和后续图片叠加以介绍屏幕上的内容。 YouTube 的自动字幕功能就是这项技术的一个很好的例子。

情绪分析

情感分析是通过计算从一段文本中识别和分类观点的过程。 这也是确定作者对主题的态度是积极的、消极的还是中立的过程。 情感分析是模式识别中最复杂的种类之一。

企业可以实施情绪分析以获取有价值的客户见解和反馈。 在这种情况下，无监督机器学习帮助情感分析进行识别。

这种类型的模式识别通常基于可靠的来源，如字典，如果需要，也可以使用更多定制的数据库。

情绪分析的用例如下：

• 受众研究、内容优化——情绪分析的这些子类型用于研究目标受众，包括习惯、态度等。 他们还帮助企业优化他们的内容。 Salesforce 的 Einstein 平台服务是情绪分析的教科书示例。
• 服务支持——旨在确保服务运营效率的流程。 Alexa 和 Siri 等人工智能助手使用这种类型的情绪分析；
• 处方/推荐——创建以预测潜在客户感兴趣的领域。 预测也可以基于搜索历史和查询。 我们都在各种平台上看到过“you might also like”。

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综上所述

模式识别是一个引人入胜且发展迅速的领域，它支撑着计算机视觉、文本和文档处理以及其他网络等领域的发展。 在它的帮助下，数据分析将取得进一步的进展，我们都可以利用它在快速新兴领域的应用。 正如您从我们的文章中看到的那样，模式识别是一项多方面的技术，因此，如果您想获得奖励，就值得在您的企业中实施。