Распознавание образов: чем оно отличается от машинного обучения

Эта статья предоставит вам подробные и исчерпывающие знания о распознавании образов и о том, как это важный аспект машинного обучения.

Распознавание образов - одна из ключевых функций, управляющих любым проектом AI или ML. Индустрия машинного обучения, несомненно, быстро развивается и движется в правильном направлении. В этой статье будут рассмотрены следующие указатели:



Введение



В современном мире через системы передается множество различных типов данных, чтобы классифицировать данные, которые мы не можем использовать традиционное программирование, в котором есть правила, которые могут проверять некоторые условия и классифицировать данные.

facebook big data-Edureka



Решением этой проблемы является машинное обучение, с его помощью мы можем создать модель, которая может классифицировать различные шаблоны из данных. Одно из применений этого - классификация данных, не относящихся к спаму.

Машинное обучение

В машинном обучении мы не можем ожидать, что модель будет на 100% точной, но прогнозы должны быть как можно ближе, чтобы ее можно было отнести к определенной категории. В машинном обучении модель создается на основе некоторых алгоритмов, которые учатся на предоставленных данных, чтобы делать прогнозы.



что делает .format в Python

Модель основана на статистике. Машинное обучение берет некоторые данные для их анализа и автоматически создает модель, которая может предсказывать вещи. Чтобы стать лучше предсказания от модели, нам необходимо предоставить данные с разными характеристиками, чтобы алгоритмы понимали различные шаблоны, которые могут существовать в данной проблеме.

Распознавание образов

Шаблоны распознаются с помощью алгоритмов, используемых в машинном обучении. Распознавание шаблонов - это процесс классификации данных на основе модели, созданной с помощью обучающих данных, которые затем обнаруживают шаблоны и характеристики из шаблонов.

Распознавание образов - это процесс, который может обнаруживать разные категории и получать информация о конкретных данных. Некоторые из приложений распознавания образов - это распознавание голоса, прогноз погоды, обнаружение объектов на изображениях и т. Д.

Особенности распознавания образов:

  • Распознавание образов учится на данных.

  • Автоматически распознавать шаблоны, даже если они частично видны.

  • Должен уметь распознавать знакомые шаблоны.

  • Узор следует узнавать с разных углов и форм.

Модели обучения и обучения в распознавании образов

Во-первых, данные должны быть разделены на набор для обучения и тестирования. Изучение данных может сказать, насколько прогнозы системы зависят от предоставленных данных, а также какой алгоритм подходит для конкретных данных, это очень важный этап. Поскольку данные разделены на две категории, мы можем использовать данные обучения для обучения алгоритма, а данные тестирования используются для тестирования модели, как уже было сказано, данные должны быть разными, данные обучения и данные тестирования должны быть разными.

Итак, мы разделяем данные на два набора, обычно мы разделяем данные, в которых 70% данных используется для обучения модели, алгоритмы извлекают важные шаблоны из предоставленных data и создает модель. Набор для тестирования содержит 30% всех данных, и затем он используется для проверки производительности модели, т.е. насколько точно модель предсказывает результаты.

Приложения распознавания образов

какие пакеты в Java
  • Компьютерное зрение : Объекты на изображениях можно распознать с помощью распознавания образов, которое может извлекать определенные закономерности из изображения или видео, которые можно использовать в распознавании лиц, сельском хозяйстве и т. Д.

  • Гражданская администрация: системы наблюдения и анализа дорожного движения для идентификации таких объектов, как автомобиль.

  • Инженерное дело: Распознавание речи широко используется в таких системах, как Alexa, Siri и Google Now.

  • Геология: Распознавание горных пород, помогает геологу обнаруживать горные породы.

  • Распознавание речи: При распознавании речи слова рассматриваются как образец и широко используются в алгоритме распознавания речи.

  • Сканирование отпечатков пальцев : В распознавании отпечатков пальцев, распознавание образов широко используется для идентификации человека в приложении для отслеживания посещаемости в организациях.

Преимущества распознавания образов

  • Последовательности ДНК можно интерпретировать
  • Широко применяется в области медицины и робототехники.
  • Проблемы классификации можно решить с помощью распознавания образов.
  • Биометрическое обнаружение
  • Может распознать конкретный объект с разных углов.

Разница между машинным обучением и распознаванием образов

ML - это аспект, который учится на данных без явного программирования, который может быть итеративным по своей природе и становится точным, поскольку он продолжает выполнять задачи. ML - это форма распознавания образов, которая, по сути, является идеей обучения машин распознаванию образов и применению их к практическим задачам. ML - это функция, которая может учиться на данных и итеративно обновлять себя, чтобы работать лучше, но распознавание образов не обнаруживает проблем, но его можно закодировать для изучения закономерностей. Распознавание образов определяется как классификация данных, основанная на статистической информации, полученной из образов.

Распознавание образов играет важную роль в задаче, которую пытается решить машинное обучение. Точно так же люди учатся, распознавая шаблоны. Узоры варьируются от визуальные паттерны, звуковые паттерны, сигналы, данные о погоде и т.д. ML-модель может быть разработана для понимания паттернов с помощью статистического анализа, который может дополнительно классифицировать данные. Результаты могут быть вероятными или зависеть от вероятности появления данных.

Резюме

В этой статье мы рассмотрели, что такое машинное обучение и распознавание образов, как они работают вместе, чтобы создать точную и эффективную модель. Мы исследовали различные особенности распознавания образов. Кроме того, как данные делятся на набор для обучения и набор для тестирования и как это можно использовать для создания эффективной модели, которая может обеспечить точные прогнозы. Каковы их применения и чем они отличаются друг от друга, обсуждается кратко?

Эдурека овладевает такими методами, как обучение с учителем, обучение без учителя. и Обработка естественного языка. Он включает в себя обучение новейшим достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.

Если у вас есть какие-либо вопросы по этой статье, оставьте их в раздел комментариев ниже, и мы вернемся к нему как можно скорее.