關於模式識別你需要知道的一切

隨著大數據和 ML 技術的出現，前所未有的大量信息變得可訪問。 在這些技術出現之前，我們必須計算或扣除我們需要的數據。 源自可靠的資源，這些數據無疑使世界變得更美好。 今天，我們可以收集到更深刻的操作見解，甚至可以解決一些人類最緊迫的問題。 借助尖端技術，企業可以提高效率並獲得前所未有的增值收益。

簡而言之，今天我們擁有知識。 因此，我們的目標從收集單一的信息碎片轉變為處理我們已經擁有的大量數據。

模式識別像徵著大數據分析的本質，它通過從數據中提取有價值的東西並挖掘以前未知的物質。 這項技術為公司提供了競爭優勢。 它使企業能夠不斷改進並跟上不斷發展的市場。 但什麼是模式識別，它如何幫助您發展業務？

什麼是模式識別？

模式識別是 ML 的一個分支，致力於識別數據中的一致性和模式。 通過識別模式，我們能夠做出預測並預見路線。 根據特定的基准或相似性對數據進行區分和分段。

模式識別為解決問題和產生算法奠定了基礎。 概括使我們能夠篩選冗餘信息來解決問題。

模式識別是一種通用技術。 它無所不在。 我們可以在網絡安全、ML 和 AI 中發現它。 事實上，我們人類一直在這樣做。 還記得父母或老師教你字母表的時候嗎？ 他們說“A、B、C”，重複幾次後，當他們說“A、B……”時，你回答“C”。 你認出了這個模式。 今天唯一的不同是我們正在教計算機更快地完成它。

通常，數據可能以各種形式出現，包括：

• 文本。
• 數字。
• 多媒體。
• 情緒等等。

模式識別可以幫助處理任何線性性質的數據，並將序列轉化為可理解的經驗知識。

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模式識別技術

根據用於數據分析和分類的方法，模式識別模型可以分為幾種類型。 模式識別任務可以同時包含一個或多個模型。

模式識別模型如下：

統計

該模型指的是應用統計技術研究數據測量以檢索信息並做出合理的決策。 這是一個非常活躍的研究領域，近年來有所發展。 統計模型使用有監督的機器學習；

結構性的

該模型在處理複雜的模式識別問題（如多維對象）時非常有用。 應用結構模型的一個了不起的例子是揭示詞性之間的複雜關係。 與第一個模型不同，這個模型使用半監督 ML；

模板匹配

這個模型是其中最簡單和最原始的。 模板模式識別用於發現兩個樣本之間的相似性。 你用過抄襲檢查器嗎？ 是的，這也是模板匹配。

其他模式識別模型包括基於神經網絡的模型、基於模糊的模型和混合模型。

引入模式識別

AI 操作中的大多數模式識別過程都完全按照其名稱的含義進行操作。 然而，許多事情並沒有隱藏在表面之下。

通常，所有模式識別算法都包含兩個重要部分：

• 探索部分——當算法正在搜索一般模式時。
• 描述部分——當算法開始以特定方式對模式進行分類時。

結合起來，這兩個組成部分有助於獲得可用於之後數據分析的見解。 對相似點及其關係的分析揭示了增加對所討論問題的一般理解的事實。

多年來，模式識別一直在不斷改進。 在眾多利基市場中，有許多方法可以推動各種應用程序的開發。 模式識別的主要步驟包括預處理、特徵提取和分類。

因此，模式識別是通過以下方式完成的：

• 數據是從其來源積累的。
• 通過削減過多的信息位來完善數據。
• 分析信息以獲得重要亮點或標準組件。
• 這些組件以這種方式聚集在特定的部分中。
• 監控這些部分以深入了解集合。
• 提取出來的知識應用於商業活動。

模式識別用例

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數據分析

股市預測幫助企業預測公司股票和其他金融工具的未來價值。 從歷史上看，股票市場預測的藝術對研究人員和分析師來說一直是一項具有挑戰性的任務。

眾所周知，此類市場可能會波動。 因此，使用基準來關注未來趨勢是一個不容忽視的無價工具。 通過使用數據分析，您幾乎可以輕鬆計算任何內容。 在這種情況下，交易者可以對市場即將發生的變化進行更深入、更透徹的分析。

您永遠無法 100% 確定不斷變化的市場。 然而，接收到的趨勢指標允許做出有數據支持的更合理的決策。

在這種情況下，數據分析和模式識別通常可以互換使用。

讓我們看一下數據分析和模式識別交織在一起的一些著名案例：

• 受眾研究——模式識別用於處理可訪問的用戶數據並根據所選參數對其進行分類。 Google Analytics 提供這些參數。
• 股票市場預測——如上所述，它用於通過分析過去觀察到的特定模式來確定股票價格。 您可以在 YardCharts 中看到這種類型的分析。

自然語言處理

很長一段時間以來，自然語言處理一直引起我們的興趣。 NLP 是計算機科學的一個領域，專注於人與機器之間的語言交互。

由於過去十年機器學習 (ML) 的突破，我們看到了語音識別和機器翻譯方面的重大改進。 語言生成器已經足夠好，可以撰寫出體面的新聞文章，而像 Siri 和 Alexa 這樣的虛擬助手正在成為我們日常生活的一部分。

NLP 用例包括：

• 文本摘要，
• 翻譯，
• 關鍵字生成，
• 情緒分析，
• 聊天機器人，
• 抄襲檢查器，
• 文字修正。

在實踐中，自然語言處理的過程始於詞法分析，也稱為標記化，它將文本分為段落、句子和單詞。 之後，進行句法分析或解析。 解析逐字檢查句子，以生成句子的結構解釋，通常以樹的形式。

它使用上下文無關語法規則來識別詞性等。 這有助於確定單詞之間的關聯方式。 一旦我們知道了一個句子的結構，我們就可以著手定義它的意思。

這是最棘手的部分，因為 NLP 可能非常模糊。 一個句子可以有多種解釋方式。

語義分析提供了一種與上下文無關的解釋，或者簡單地說，一種不了解其他句子的含義。

結果稱為邏輯形式。 在這一點上，仍然可能存在一定程度的不確定性，因此我們轉向語用分析。

語用分析可以通過比較前後句子來推斷對句子的更好解釋。 它還適用於現實世界的知識。

例如，蘋果是一種水果，貓會發出咕嚕聲，等等。 最後，重要的是，有時句法分析、語義和語用學不是按順序完成的，而是同時完成的。

儘管 NLP 是一個相對較新的領域，但在過去幾年中我們已經取得了很大進步。 隨著 ML 和深度學習的突破，觀察人類和機器相互交流的方式演變將會很有趣。

光學字符識別

光學字符識別（又名 OCR）是允許我們掃描打印的、打字的或手寫的文本並將掃描的文本轉換為計算機可處理格式的系統之一。

一旦被識別，文檔就可以被編輯、使用或在其他文檔中重複使用。 基本識別過程包括文本學習和字符翻譯成可用於數據處理的代碼。 OCR 有時也稱為文本識別。

對於更複雜的識別任務，人們使用智能識別系統，例如人工神經網絡。 已經為文本識別系統校準(wiki)創建了一個由手寫數字圖像組成的標準 MNIST 數據庫。

在任何情況下，OCR 的主幹都是綜合 OCR 的核心是模式識別和與基準數據對齊的比較算法。

著名的 OCR 用例包括：

• 文本轉錄是最常見的 OCR 應用程序。 顯示的內容被識別並渲染到計算機環境中。 我們都至少使用過一次 ABBYY Fine Reader。
• 手寫識別是文本識別的一種，在視覺成分上更值得注意。 OCR 利用比較分析來呈現手寫樣本。 一個很好的用例是谷歌手寫輸入。
• 文檔分類包括對文檔的進一步處理，更加關注文檔的結構和格式。 此過程用於紙質文檔的數字化，也用於復制損壞文檔的無序部分。 例如，Parascript 軟件有助於將文檔轉換為結構化數據。

圖像模式識別

圖像識別是一種技術，旨在捕獲、分析、理解和處理來自現實世界的圖像，以便將它們轉換為數字信息。 該領域涉及智能數據分析、機器學習、模式識別、擴展知識庫。

這一領域的發展導致計算機和智能手機已經能夠模仿人類視覺。 現代設備中的高級相機可以拍攝出非常高質量的照片，並藉助新軟件從中提取必要的信息，並根據接收到的數據處理圖像。

識別算法涉及卷積神經網絡——一種特殊的人工神經網絡架構，專為有效識別圖像而設計。 它們的操作原理包括卷積層和子採樣層的交替。 在卷積過程中，每張圖像分片與卷積矩陣相乘，然後將結果相加並記錄在輸出圖像的相似位置。

讓我們看一下以下最常見的用例：

• 視覺搜索功能是使用屏幕截圖、互聯網圖像等作為搜索基礎的技術。 這些功能在在線市場和搜索系統中廣為人知。
• 人臉檢測是使人們兩極分化的技術之一。 它是對圖像或視頻中人臉的自動定位，並在必要時根據可用數據庫識別人的個性。 由於它們執行的任務範圍很廣，人們對這些系統的興趣非常高。 我們可以在社交媒體或執法部門發現這項技術。

語音識別

語音識別是語音處理過程的一個要素。 它的主要目的是在用戶和機器之間提供方便的對話。 從廣義上講，我們談論的是在用自由式發音語音信息時對語音聲學信號進行音素解碼的系統。

從狹義上講，語音識別系統通過對經典意義上的自然發聲語音的識別要求施加一些限制來促進隱私問題的解決。

因此，這項技術從能夠識別或合成單獨發音的單詞、數字、城市、名稱等的簡單獨立設備和兒童玩具，擴展到自然語音識別及其合成的超複雜系統，以供使用，例如，擔任秘書助理（IBM VoiceType Simply Speaking Gold）。

讓我們仔細看看語音和聲音識別用例：

• AI 助理/個人助理應用程序使用自然語言處理和聲音數據庫來編寫和執行消息。 一個很好的例子是 Google Assistant；
• 基於聲音的機器故障診斷——系統分析和識別機器產生的信號以檢測故障並提供可能的修復方法。
• 自動字幕添加包括語音到文本識別和後續圖片疊加以介紹屏幕上的內容。 YouTube 的自動字幕功能就是這項技術的一個很好的例子。

情緒分析

情感分析是通過計算從一段文本中識別和分類觀點的過程。 這也是確定作者對主題的態度是積極的、消極的還是中立的過程。 情感分析是模式識別中最複雜的種類之一。

企業可以實施情緒分析以獲取有價值的客戶見解和反饋。 在這種情況下，無監督機器學習幫助情感分析進行識別。

這種類型的模式識別通常基於可靠的來源，如字典，如果需要，也可以使用更多定制的數據庫。

情緒分析的用例如下：

• 受眾研究、內容優化——情緒分析的這些子類型用於研究目標受眾，包括習慣、態度等。 他們還幫助企業優化他們的內容。 Salesforce 的 Einstein 平台服務是情緒分析的教科書示例。
• 服務支持——旨在確保服務運營效率的流程。 Alexa 和 Siri 等人工智能助手使用這種類型的情緒分析；
• 處方/推薦——創建以預測潛在客戶感興趣的領域。 預測也可以基於搜索歷史和查詢。 我們都在各種平台上看到過“you might also like”。

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綜上所述

模式識別是一個引人入勝且發展迅速的領域，它支撐著計算機視覺、文本和文檔處理以及其他網絡等領域的發展。 在它的幫助下，數據分析將取得進一步的進展，我們都可以利用它在快速新興領域的應用。 正如您從我們的文章中看到的那樣，模式識別是一項多方面的技術，因此，如果您想獲得獎勵，就值得在您的企業中實施。