Распознавание образов и машинное обучение: обзор, важность и применение

Машинное обучение приносит нам такие крутые инновации, как беспилотные автомобили, онлайн-помощники/рекомендации для покупок и обнаружение мошенничества. Однако каждой удивительной новой технологии нужна небольшая помощь, прежде чем она станет полностью реализована. И именно поэтому мы обсуждаем распознавание образов.

В этой статье обсуждается распознавание образов и машинное обучение. Мы рассмотрим, что это такое, почему это важно, его приложения и методы, а также приведем несколько примеров и алгоритмы распознавания образов и машинного обучения. Мы также представляем коллекцию пробных ответов на тест на распознавание образов.

Прочитав эту статью, вы лучше поймете и поймете распознавание образов и его роль в машинном обучении. Это ценные знания в этом мире постоянно растущего числа умных машин.

Что такое распознавание образов и машинное обучение?

В человеческом мозге (который искусственный интеллект и машинное обучение стремятся имитировать) распознавание образов — это когнитивный процесс, который происходит в мозге, когда информация, которую мы видим, сопоставляется с данными, хранящимися в нашей памяти.

Однако когда мы говорим о информатике, распознавание образов — это технология, которая сопоставляет входящие данные с информацией, хранящейся в базе данных. Таким образом, распознавание образов — это тип машинного обучения, поскольку для распознавания шаблонов используются алгоритмы машинного обучения.

Распознавание образов и машинное обучение обнаруживают расположение характеристик данных, которые раскрывают информацию о данном наборе данных или системе и характеризуются этими четырьмя качествами:

• Он учится на данных
• Он автоматически распознает узоры, даже если они частично видны.
• Он может распознавать знакомые закономерности
• Распознавание происходит под разными формами и углами.

Другими словами, распознавание образов и машинное обучение — две стороны одной медали.

Давайте завершим наше определение распознавания образов этой полезной схемой, предоставленной Huspi.com. В нем описывается базовая система распознавания образов.

Машинное обучение: напоминание

Машинное обучение — это тип анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, основанная на концепции, согласно которой системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения практически без вмешательства человека.

Современный цифровой мир извлекает выгоду из множества приложений машинного обучения. Поскольку распознавание образов является инженерным применением машинного обучения, оно может еще больше повысить его полезность.

Вот удобная диаграмма, которая лучше всего иллюстрирует разницу между двумя отдельными, но взаимосвязанными концепциями распознавания образов и машинного обучения:

Важность распознавания образов

Распознавание образов пытается дублировать возможности нейронной сети человеческого мозга, что еще больше продвигает искусственный интеллект. Распознавание образов считается одним из четырех краеугольных камней, составляющих информатику.

Многие практические проблемы, связанные с информатикой, требуют распознавания образов, чтобы найти решение. Поиск закономерностей — это суть мудрости, поскольку закономерности воплощают структуру и порядок, которые помогают организовать нашу работу, делая ее более доступной. Поиск и понимание закономерностей — важнейший элемент решения проблем и математического мышления.

Есть и другие причины важности распознавания образов, в том числе:

• Он идентифицирует и прогнозирует даже мельчайшие части скрытых или неотслеживаемых данных.
• Это помогает классифицировать невидимые данные
• Он делает ценные прогнозы, используя методы обучения.
• Он может распознавать и идентифицировать объект на разных расстояниях.
• Это может помочь в прогнозировании невидимых данных и внесении практических и действенных предложений.

Распознавание образов и методы машинного обучения

Существует три различные модели или методы распознавания образов и машинного обучения:

• Статистическое распознавание образов. Эта модель распознавания образов включает исторические статистические данные, которые учатся на примерах. Модель собирает наблюдения и обрабатывает их. Затем модель учится обобщать, применяя правила к новым наблюдениям.
• Синтаксическое распознавание образов. Эта модель также известна как распознавание структурных образов, поскольку она зависит от менее сложных подшаблонов, называемых примитивами. В эту классификацию попадают, например, слова. Паттерн описывается как связи между примитивами. Например, слова (примитивы) соединяются, образуя предложения и тексты.
• Распознавание нейронных образов. Эта модель основана на искусственных нейронных сетях. Сети изучают сложные нелинейные отношения ввода-вывода и адаптируются к данным. Эта модель включает в себя крупные параллельные вычислительные системы, состоящие из множества простых процессоров и их взаимосвязей. Они могут изучить сложные нелинейные отношения ввода-вывода, использовать последовательные процедуры обучения, а затем адаптироваться к данным.

Распознавание образов и машинное обучение состоят из двух этапов:

• Исследовательский этап. Алгоритм ищет закономерности
• Описательный этап. Алгоритм классифицирует найденные закономерности.

Распознавание образов может быть чем угодно:

• Текст или слова
• Изображений
• Эмоции/чувства
• Звуки
• Разная информация или другие элементы

Процесс признания состоит из следующих этапов:

• Сбор данных
• Предварительная обработка и очистка от шума
• Изучение данных и поиск соответствующих особенностей и общих элементов.
• Кластеризация и классификация даты
• Проведение анализа для получения информации
• Извлечение идей и внедрение их на практике.

Приложения для распознавания образов и машинного обучения

Распознавание образов и машинное обучение — это универсальная практика, которая нашла применение во многих различных отраслях и социальных контекстах. Вот небольшой пример того, как распознавание образов и машинное обучение применяются сегодня:

• Компьютерное зрение: распознавание образов позволяет распознавать отдельные объекты на изображениях. Распознавание образов может извлекать определенные узоры из изображений или видео, а затем использовать их для распознавания лиц, сравнивая новые образы с миллионами других изображений, хранящихся в базе данных. Распознавание образов дает машинам интеллект, позволяющий распознавать человека, необходимый для задач обработки изображений.
• Гражданская администрация: системы наблюдения и анализа дорожного движения используют распознавание образов для идентификации легковых автомобилей, грузовиков или автобусов.
• Инженерное дело: популярные системы, такие как Alexa, Google Now и Siri, активно используют распознавание речи.
• Сканирование отпечатков пальцев. Организации используют распознавание образов для идентификации людей, например, для отслеживания посещаемости мероприятий. Однако вы можете найти более простой способ сканирования, скорее всего, на расстоянии вытянутой руки. Большинство смартфонов, ноутбуков и планшетов оснащены замками с отпечатками пальцев. Распознавание образов решает рутинную работу по авторизации разблокировки!
• Геология. Геологи могут использовать распознавание образов для обнаружения и идентификации конкретных типов горных пород и минералов. Эксперты также могут использовать подход к распознаванию образов и машинному обучению для поиска, отображения и интерпретации временных закономерностей в записях сейсмических массивов для создания различных типов моделей сейсмического анализа.
• Медицинский диагноз. Используя биометрическое распознавание образов, врачи могут с большей легкостью и точностью обнаружить рост рака.
• Распознавание речи. Слова рассматриваются как шаблоны и широко используются в алгоритмах распознавания речи (см. раздел «Инженерия» выше).
• Анализ фондового рынка. Фондовый рынок известен своей непредсказуемостью и нестабильностью. Однако все еще существуют закономерности, которые необходимо распознать и использовать в своих интересах. Такие приложения, как Blumberg, Kosho, SofiWealth и Tinkoff, используют искусственный интеллект, опирающийся на распознавание образов и машинное обучение, для предоставления финансовых консультаций.

Примеры и алгоритмы распознавания образов

Существует два различных алгоритма распознавания образов и машинного обучения.

• Контролируемые алгоритмы. Контролируемые алгоритмы также называются классификацией. Этот алгоритм использует двухэтапную методологию идентификации шаблонов. Первый этап охватывает разработку и построение модели. Второй этап включает в себя предсказание новых или невидимых объектов.
• Неконтролируемые алгоритмы. Неконтролируемые алгоритмы предпочитают подход «группировать по». Эти алгоритмы наблюдают за шаблонами данных и группируют их по сходству, например, по размерам, чтобы делать прогнозы.

Когда вы говорите о примерах распознавания образов в человеческом мозге, вам не нужно смотреть дальше корзины для белья. Вы используете распознавание образов, чтобы рассортировать чистые носки и разложить их по парам. Если хотите чего-то более технического, рассмотрите распознавание лиц. Ваши глаза, уши, рот и нос — известные черты лица. Когда вы группируете эти объекты, они создают вектор объектов. Этот вектор помогает программе распознавания лиц искать и идентифицировать новые данные, сравнивая их с ранее сохраненными векторами признаков.

Представляем тест на распознавание образов

Тесты на распознавание образов могут дать вам лучшее понимание того, как работает распознавание образов, ориентированное на машинное обучение. Вот несколько тестов завершения шаблонов, любезно предоставленных Индиабикс. Попробуйте и представьте, как машина может выполнить эту работу!

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуть свою карьеру вперед.

Хотите карьеру в области машинного обучения?

Согласно Всемирный Экономический Форумспрос на рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения растет, что поможет вытеснить более традиционные рабочие места к 2025 году. Глобальное исследование PwC в области искусственного интеллекта прогнозирует, что к 2030 году вклад ИИ в мировую экономику превысит 15 триллионов долларов США.

Будущее выглядит светлым для карьеры машинного обучения, и вы можете разделить это светлое будущее, начав карьеру в машинном обучении. Сертификация Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению даст вам отличный старт на этом захватывающем карьерном пути.

Курс предлагает углубленный обзор тем машинного обучения, включая работу с данными в реальном времени, разработку алгоритмов с использованием контролируемого и неконтролируемого обучения, регрессию, классификацию и моделирование временных рядов. Вы будете использовать Python (один из самых популярных языков программирования в мире) для прогнозирования данных. Курс научит вас, как машинное обучение меняет наш мир, и даст вам навыки, необходимые для использования возможностей этой развивающейся области.

Действительно сообщает, что инженеры по машинному обучению в США могут зарабатывать в среднем 149 650 долларов США в год. По данным компании, инженеры по машинному обучению в Индии зарабатывают в среднем 750 000 фунтов стерлингов в год. Стеклянная дверь.

И так, чего же ты ждешь? Ознакомьтесь с нашим курсом машинного обучения (и другими связанными с ним курсами магистратуры по искусственному интеллекту), чтобы начать свою новую карьеру. Зарегистрироваться Сегодня!