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Une plongée approfondie dans les concepts de reconnaissance de formes dans l'apprentissage automatique
Une plongée approfondie dans les concepts de reconnaissance de formes dans l'apprentissage automatique
Le cerveau humain possède des capacités de reconnaissance de formes et peut facilement faire correspondre les informations qu'il voit avec les informations contenues dans sa mémoire. En apprentissage automatique, la reconnaissance de formes est une technique permettant de faire correspondre les informations d'une base de données avec les données entrantes en identifiant des caractéristiques communes.
Comment fonctionne la reconnaissance de formes ?
1. Collecte et prétraitement des données
Le système de reconnaissance de formes peut traiter différents types de données, telles que le texte, la vidéo, l'audio, etc., et effectuer un prétraitement des données. Cette phase est critique et se concentre sur l’augmentation des données et le filtrage du bruit du système.
2. Représentation des données
Le réseau neuronal analyse les données filtrées pour obtenir et découvrir des informations significatives. Ces fonctionnalités extraites sont segmentées en contenu qui constitue le modèle.
3. Prise de décision
Les modèles inhérents et les informations identifiés sont introduits dans le modèle l pour la prédiction de catégorie, la prédiction de cluster ou la prédiction de valeur basée sur des cas d'utilisation métier.
Deux situations de reconnaissance de formes
La reconnaissance de formes est une branche de l'apprentissage automatique qui met l'accent sur la reconnaissance de modèles de données. La reconnaissance de formes est généralement une tâche de classification ou de catégorisation. Ces catégories sont soit définies par le système, soit apprises sur la base des similitudes entre les modèles.
Reconnaissance exploratoire de formes
vise à identifier des modèles de données généraux. Ces algorithmes se concentrent sur la recherche de modèles cachés ou de groupes de fonctionnalités dans les données. Ils s'appuient principalement sur une classification non supervisée qui attribue des modèles d'entrée à des classes non définies.
Descriptive Pattern Recognition
vise à classer les modèles détectés et à les identifier dans le cadre de classes prédéfinies. Il utilise principalement la classification supervisée.
Types de modèles de reconnaissance de formes
Les principales méthodes de reconnaissance de formes définissent différents types de modèles couramment utilisés :
Reconnaissance statistique de formes
Comme son nom l'indique, ce modèle s'appuie sur des données historiques. points de données et techniques statistiques de Apprenez les caractéristiques et les modèles à partir des données. Cela implique de collecter des observations, de les étudier et de les analyser pour en déduire des règles générales ou des concepts pouvant être appliqués à de nouvelles observations invisibles.
Les motifs sont regroupés en fonction de leurs caractéristiques, et le nombre de caractéristiques détermine la façon dont le motif est considéré comme un point dans un espace à d dimensions. Il suit cette technique simple pour identifier des modèles :
signifie qu'il est possible d'identifier des manières liées d'objets à travers un espace vectoriel à n dimensions.
Généralisations, règles et concepts qui peuvent être dérivés d'une représentation donnée d'un ensemble d'exemples et peuvent donc être appliqués à des points de données invisibles.
Estimations d'évaluation, de précision et de confiance des modèles qui évaluent les performances du système.
Reconnaissance de modèles syntaxiques
En raison de leur complexité potentielle, les modèles contenant des informations structurelles ou relationnelles sont difficiles à quantifier en vecteurs de caractéristiques. Dans ce cas, la reconnaissance statistique de formes ne suffit pas. Cependant, les données peuvent être classées en fonction des similitudes structurelles des modèles de données. C’est pourquoi la technologie de reconnaissance de formes syntaxiques convient à la reconnaissance d’images et à l’analyse de scènes, où les formes sont complexes et le nombre de caractéristiques est important.
La décomposition de modèles complexes en sous-modèles hiérarchiques plus simples est utile pour identifier les routes, les rivières ou les personnes dans les images, ou la syntaxe et la syntaxe dans le texte.
Reconnaissance de modèles neuronaux
C'est de loin la technique la plus populaire pour détecter des modèles, grâce à la complexité qu'elle peut gérer.
Le réseau de neurones artificiels est un système informatique calqué sur une architecture de réseau de neurones, similaire à la façon dont le cerveau humain traite les signaux complexes.
Il peut apprendre à reconnaître des modèles dans différents types de données et à gérer efficacement les données inconnues.
Correspondance de modèles
Reconnaissance d'objets à l'aide de la correspondance de modèles. La technologie associe les caractéristiques d'un objet à un modèle prédéfini et identifie l'objet via un agent. Généralement utilisé dans la détection d'objets en vision par ordinateur dans des domaines tels que la robotique, le suivi de véhicules, etc., pour trouver de petites parties d'une image qui correspondent à un modèle.
Avantages de la reconnaissance de formes
1. La reconnaissance de formes aide à résoudre des scénarios de classification tels que les problèmes de détection biométrique et à classer les nodules en cellules tumorales/non tumorales en imagerie médicale.
2. La reconnaissance de formes est utile pour la détection d'objets, en particulier pour identifier des objets distants et cachés, ou des objets visibles sous des angles différents de ceux des données d'entrée. Les modèles d’IA peuvent effectuer des observations subtiles et corréler plusieurs modèles dans de grandes quantités de données, ce qui constitue l’une des applications les plus précieuses de la reconnaissance de formes.
3. La reconnaissance de formes est efficace pour résumer tous les vecteurs de caractéristiques et modèles de données, ce qui lui permet de prédire les cours des actions et de faire des prédictions d'extrapolation générales précises.
Les défis de la reconnaissance de formes
1. La reconnaissance de formes nécessite souvent une grande quantité de données. En d’autres termes, une grande quantité de données d’entraînement est nécessaire pour entraîner un réseau neuronal à l’analyse de modèles. Le stockage d’aussi grandes quantités de données peut limiter davantage les applications de reconnaissance de formes.
2. Problèmes de qualité des données. Les données de formation pour les algorithmes d'apprentissage automatique doivent provenir de sources fiables. Il doit être exempt de biais et de bruit qui entravent la reconnaissance de formes inhérente et les capacités de prise de décision des réseaux de neurones.
3. Le temps de formation est long. Les modèles identifiés sont non seulement difficiles à analyser, mais nécessitent également beaucoup de temps pour collecter les données, prétraiter les données et entraîner le modèle.
Exemples d'application de reconnaissance de modèles
1. Prévisions boursières
Prédire les valeurs futures des actions est l'une des tâches les plus difficiles. Initialement, des modèles d'apprentissage automatique linéaires et décisionnels étaient utilisés, mais désormais des modèles d'apprentissage profond sont également utilisés. De nombreux traders utilisent des modèles graphiques, combinés à d'autres algorithmes de reconnaissance de modèles impliquant l'apprentissage profond et le LSTM, pour prendre des décisions commerciales et faire des prévisions boursières.
2. Recherche utilisateur
La reconnaissance de formes comme moyen de décrire les données en mettant en évidence leurs caractéristiques uniques, qui sont elles-mêmes des modèles. Il est utilisé pour analyser les données utilisateur disponibles et les segmenter selon les fonctionnalités sélectionnées.
3. Reconnaissance de modèles de texte
La reconnaissance de modèles est une méthode d'identification des éléments constitutifs d'un texte, tels que les mots, la grammaire et les modèles qu'ils suivent. Ceci est utilisé pour la vérification grammaticale, la traduction automatique, la classification du contenu, etc.
4. Commentaires des clients
Le système de reconnaissance de formes recherche des informations utiles dans les commentaires des clients et les avis sur les produits. Cela inclut les mots-clés utilisés, ce que ressentent les clients et ce qu’ils veulent. Ceci est important pour des choses comme l’analyse des concurrents et du marché.
5. Reconnaissance optique de caractères (OCR)
La technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) convertit les documents numérisés, les captures d'écran et autres images numériques en fichiers électroniques modifiables et consultables. L'OCR élimine le besoin de saisie manuelle des données, ce qui permet de gagner du temps et d'augmenter l'efficacité. Pour effectuer l'OCR, l'image numérique est d'abord segmentée et traitée pour détecter les motifs optiques. Ces motifs sont ensuite classés en lettres, chiffres, symboles, etc.
6. Chatbots
Chaque chatbot fonctionne en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer le texte en fonction des modèles inhérents aux phrases et générer des réponses appropriées. L'administrateur du système est chargé de mapper tous les modèles possibles à un ensemble de réponses possibles. Cette technologie, basée sur le traitement du langage naturel, est un autre excellent exemple d’application de reconnaissance de formes.
7. Reconnaissance d'images
Dans les images, la reconnaissance de formes peut être utilisée pour trouver des bords, des lignes et des formes. Convient pour le traitement d'images, la vision par ordinateur, etc.
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