การจดจำรูปแบบ: แตกต่างจาก Machine Learning อย่างไร



บทความนี้จะให้ความรู้ที่ละเอียดและครอบคลุมเกี่ยวกับการจดจำรูปแบบและความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอย่างไร

การจดจำรูปแบบเป็นหนึ่งในคุณสมบัติหลักที่ควบคุมโครงการ AI หรือ ML ใด ๆ อุตสาหกรรม Machine Learning กำลังเฟื่องฟูและไปในทิศทางที่ดีอย่างแน่นอน คำแนะนำต่อไปนี้จะกล่าวถึงในบทความนี้:

บทนำ





ในโลกปัจจุบันข้อมูลประเภทต่างๆจำนวนมากไหลไปตามระบบต่างๆเพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่เราไม่สามารถใช้การเขียนโปรแกรมแบบเดิมได้ซึ่งมีกฎที่สามารถตรวจสอบเงื่อนไขบางอย่างและจัดประเภทข้อมูลได้

facebook big data-Edureka



วิธีแก้ปัญหานี้คือ Machine Learning ด้วยความช่วยเหลือของมันเราสามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถแบ่งประเภทที่แตกต่างกันได้รูปแบบจากข้อมูล หนึ่งในแอปพลิเคชันนี้คือการจำแนกประเภทของข้อมูลสแปมหรือข้อมูลที่ไม่ใช่สแปม

การเรียนรู้ของเครื่อง

ในแมชชีนเลิร์นนิงเราไม่สามารถคาดหวังให้โมเดลมีความแม่นยำ 100% แต่การคาดการณ์ควรใกล้เคียงที่สุดเพื่อให้สามารถจัดหมวดหมู่ในหมวดหมู่เฉพาะได้ ในแมชชีนเลิร์นนิงโมเดลถูกสร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริทึมบางอย่างซึ่งเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้ไว้เพื่อทำการคาดคะเน



โมเดลสร้างจากสถิติ การเรียนรู้ของเครื่องจะนำข้อมูลบางส่วนมาวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองบางอย่างโดยอัตโนมัติซึ่งสามารถทำนายสิ่งต่างๆได้ เพื่อที่จะได้รับสิ่งที่ดีการคาดคะเนจากแบบจำลองเราจำเป็นต้องให้ข้อมูลที่มีลักษณะแตกต่างกันเพื่อให้อัลกอริทึมเข้าใจรูปแบบต่างๆซึ่งอาจมีอยู่ในปัญหาที่กำหนด

การจดจำรูปแบบ

รูปแบบได้รับการยอมรับโดยความช่วยเหลือของอัลกอริทึมที่ใช้ใน Machine Learning การจดจำรูปแบบเป็นกระบวนการจำแนกข้อมูลตามแบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยข้อมูลการฝึกอบรมซึ่งจะตรวจจับรูปแบบและลักษณะจากรูปแบบ

type casting ใน java คืออะไร

การจดจำรูปแบบเป็นกระบวนการที่สามารถตรวจจับหมวดหมู่ต่างๆและได้รับข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะ แอปพลิเคชั่นการจดจำรูปแบบบางอย่าง ได้แก่ การจดจำเสียงพยากรณ์อากาศการตรวจจับวัตถุในภาพเป็นต้น

คุณสมบัติของการจดจำรูปแบบ:

  • การจดจำรูปแบบเรียนรู้จากข้อมูล

  • จดจำรูปแบบโดยอัตโนมัติแม้จะมองเห็นได้บางส่วน

  • ควรสามารถจดจำรูปแบบที่คุ้นเคย

  • รูปแบบควรได้รับการยอมรับจากมุมและรูปร่างที่แตกต่างกัน

    ขนาดของอาร์เรย์จาวาสคริปต์

แบบจำลองการฝึกอบรมและการเรียนรู้ในการจดจำรูปแบบ

ประการแรกควรแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดเช่นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ การเรียนรู้จากข้อมูลสามารถบอกได้ว่าการคาดการณ์ของระบบเป็นอย่างไรขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้มาและอัลกอริทึมใดที่เหมาะสมกับข้อมูลเฉพาะซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญมาก เนื่องจากข้อมูลแบ่งออกเป็นสองประเภทเราจึงสามารถใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อฝึกอัลกอริทึมและข้อมูลการทดสอบจะใช้ในการทดสอบแบบจำลองดังที่กล่าวไปแล้วข้อมูลควรเป็นข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและข้อมูลการทดสอบควรแตกต่างกัน

ดังนั้นเราจึงแบ่งข้อมูลออกเป็นสองชุดโดยปกติเราจะแบ่งข้อมูลซึ่ง 70% ของข้อมูลใช้สำหรับการฝึกโมเดลอัลกอริทึมจะดึงรูปแบบที่สำคัญออกจากรูปแบบที่ให้มาข้อมูลและสร้างแบบจำลอง ชุดการทดสอบประกอบด้วยข้อมูล 30% ของข้อมูลทั้งหมดจากนั้นจะใช้เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองนั่นคือแบบจำลองทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำเพียงใด

การประยุกต์ใช้การจดจำรูปแบบ

  • วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ : วัตถุในภาพสามารถรับรู้ได้ด้วยความช่วยเหลือของการจดจำรูปแบบซึ่งสามารถดึงรูปแบบบางอย่างออกจากภาพหรือวิดีโอซึ่งสามารถใช้ในการจดจำใบหน้าเทคโนโลยีการทำฟาร์ม ฯลฯ

  • การบริหารงานโยธา: ระบบเฝ้าระวังและวิเคราะห์การจราจรเพื่อระบุวัตถุเช่นรถยนต์

  • วิศวกรรม: การรู้จำเสียงใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบต่างๆเช่น Alexa, Siri และ Google Now

  • ธรณีวิทยา: การจดจำหินช่วยให้นักธรณีวิทยาสามารถตรวจจับหินได้

  • การรู้จำเสียง: ในการรู้จำเสียงคำพูดจะถือเป็นแบบแผนและใช้กันอย่างแพร่หลายในอัลกอริทึมการรู้จำเสียง

    วิธีใช้วิธีการ tostring ใน java
  • การสแกนลายนิ้วมือ: ในการจดจำลายนิ้วมือการจดจำรูปแบบใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อระบุบุคคลหนึ่งในแอปพลิเคชั่นเพื่อติดตามการเข้าร่วมในองค์กร

ข้อดีของการจดจำรูปแบบ

  • ลำดับดีเอ็นเอสามารถตีความได้
  • นำไปใช้อย่างกว้างขวางในด้านการแพทย์และหุ่นยนต์
  • ปัญหาการจำแนกประเภทสามารถแก้ไขได้โดยใช้การจดจำรูปแบบ
  • การตรวจจับไบโอเมตริกซ์
  • สามารถรับรู้วัตถุเฉพาะจากมุมที่ต่างกัน

ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Pattern Recognition

ML เป็นลักษณะที่เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ได้รับการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนซึ่งอาจมีลักษณะซ้ำ ๆ กันและมีความแม่นยำเมื่อทำงานไปเรื่อย ๆ ML เป็นรูปแบบของการจดจำรูปแบบซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นแนวคิดของการฝึกอบรมเครื่องจักรเพื่อจดจำรูปแบบและนำไปใช้กับปัญหาในทางปฏิบัติ ML เป็นคุณสมบัติที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและอัปเดตตัวเองซ้ำ ๆ เพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้น แต่การจดจำรูปแบบไม่ได้เรียนรู้ปัญหา แต่สามารถเข้ารหัสเพื่อเรียนรู้รูปแบบได้ การจดจำรูปแบบหมายถึงการจำแนกประเภทข้อมูลตามข้อมูลทางสถิติที่ได้รับจากรูปแบบ

การจดจำรูปแบบมีบทบาทสำคัญในงานที่แมชชีนเลิร์นนิงพยายามบรรลุ ในทำนองเดียวกันเมื่อมนุษย์เรียนรู้โดยการจดจำรูปแบบ รูปแบบแตกต่างกันไปรูปแบบภาพรูปแบบเสียงสัญญาณข้อมูลสภาพอากาศเป็นต้นแบบจำลอง ML สามารถพัฒนาเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติซึ่งสามารถจำแนกข้อมูลเพิ่มเติมได้ ผลลัพธ์อาจเป็นค่าที่น่าจะเป็นหรือขึ้นอยู่กับโอกาสที่ข้อมูลจะเกิดขึ้น

สรุป

ในบทความนี้เราได้ดูว่าการเรียนรู้ของเครื่องและการจดจำรูปแบบคืออะไรทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อสร้างแบบจำลองที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ เราได้สำรวจคุณสมบัติต่างๆของการจดจำรูปแบบ นอกจากนี้ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกอบรมและชุดทดสอบอย่างไรและจะใช้ในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ แอปพลิเคชันของพวกเขาคืออะไรและแตกต่างกันอย่างไรจะกล่าวถึงโดยสังเขป?

Edureka’s ทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแล, การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

หากคุณมีข้อสงสัยใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับบทความนี้โปรดทิ้งไว้ในไฟล์ ส่วนความคิดเห็น ด้านล่างและเราจะเปลี่ยนกลับโดยเร็วที่สุด