기계 학습의 패턴 인식 개념에 대한 심층 분석

인간의 두뇌는 패턴 인식 능력을 갖고 있으며 눈에 보이는 정보와 기억에 있는 정보를 쉽게 일치시킬 수 있습니다. 기계 학습에서 패턴 인식은 공통 특성을 식별하여 데이터베이스의 정보를 들어오는 데이터와 일치시키는 기술입니다.

패턴 인식은 어떻게 작동하나요?

1. 데이터 수집 및 전처리

패턴 인식 시스템은 텍스트, 비디오, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리하고 데이터 전처리를 수행할 수 있습니다. 이 단계는 매우 중요하며 데이터 확대 및 시스템 노이즈 필터링에 중점을 둡니다.

2. 데이터 표현

신경망은 필터링된 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 얻고 발견합니다. 이렇게 추출된 특징은 패턴을 구성하는 콘텐츠로 분할됩니다.

3. 의사 결정

식별된 고유 패턴과 통찰력은 비즈니스 사용 사례를 기반으로 한 카테고리 예측, 클러스터 예측 또는 가치 예측을 위한 모델 l에 입력됩니다.

패턴 인식의 두 가지 상황

패턴 인식은 데이터 패턴 인식을 강조하는 머신러닝의 한 분야입니다. 패턴 인식은 일반적으로 분류 또는 분류 작업입니다. 이러한 범주는 시스템에 의해 정의되거나 패턴 간의 유사성을 기반으로 학습됩니다.

탐색적 패턴 인식

은 일반적인 데이터 패턴을 식별하는 것을 목표로 합니다. 이러한 알고리즘은 데이터에서 숨겨진 패턴이나 특징 클러스터를 찾는 데 중점을 둡니다. 이들은 정의되지 않은 클래스에 입력 패턴을 할당하는 비지도 분류에 주로 의존합니다.

설명 패턴 인식

은 감지된 패턴을 분류하고 사전 정의된 클래스의 일부로 식별하는 것을 목표로 합니다. 주로 감독 분류를 사용합니다.

패턴 인식 모델 유형

패턴 인식의 주요 방법은 일반적으로 사용되는 다양한 유형의 모델을 정의합니다.

통계적 패턴 인식

이름에서 알 수 있듯이 이 모델은 역사적인 데이터로부터 특징과 패턴을 학습합니다. 여기에는 관찰 내용을 수집하고 연구 및 분석하여 새로운, 보이지 않는 관찰에 적용할 수 있는 일반 규칙이나 개념을 추론하는 작업이 포함됩니다.

패턴은 특성에 따라 그룹화되며 특성의 수에 따라 패턴이 D차원 공간에서 점으로 표시되는 방식이 결정됩니다. 패턴을 식별하기 위해 다음과 같은 간단한 기술을 따릅니다.

은 n차원 벡터 공간을 통해 객체의 관련 방식을 식별하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다.

예제 집합의 주어진 표현에서 파생될 수 있으므로 보이지 않는 데이터 포인트에 적용될 수 있는 일반화, 규칙 및 개념입니다.

시스템 성능을 평가하는 모델의 평가, 정확성 및 신뢰도 추정.

구문 패턴 인식

잠재적 복잡성으로 인해 구조적 또는 관계형 정보가 포함된 패턴을 특징 벡터로 수량화하기가 어렵습니다. 이 경우 통계적 패턴 인식만으로는 충분하지 않습니다. 그러나 데이터 패턴의 구조적 유사성을 기반으로 데이터를 분류할 수 있습니다. 패턴이 복잡하고 특징의 개수가 많은 영상 인식, 장면 분석에 구문 패턴 인식 기술이 적합한 이유가 여기에 있습니다.

복잡한 패턴을 더 간단한 계층적 하위 패턴으로 분해하는 것은 이미지에서 도로, 강, 사람을 식별하거나 텍스트에서 구문과 구문을 식별하는 데 유용합니다.

신경 패턴 인식

처리할 수 있는 복잡성으로 인해 패턴을 감지하는 데 가장 널리 사용되는 기술입니다.

인공 신경망은 인간의 두뇌가 복잡한 신호를 처리하는 방식과 유사한 신경망 아키텍처를 모델로 한 컴퓨팅 시스템입니다.

다양한 데이터 유형의 패턴을 인식하고 알려지지 않은 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 학습할 수 있습니다.

템플릿 매칭

템플릿 매칭을 이용한 객체 인식. 객체의 특성을 미리 정의된 템플릿과 매칭하고, 에이전트를 통해 객체를 식별하는 기술입니다. 일반적으로 템플릿과 일치하는 이미지의 작은 부분을 찾기 위해 로봇 공학, 차량 추적 등과 같은 영역의 컴퓨터 비전 객체 감지에 사용됩니다.

패턴 인식의 장점

1. 패턴 인식은 생체 인식 문제와 같은 분류 시나리오를 해결하고 의료 영상에서 결절을 종양/비종양 세포로 분류하는 데 도움이 됩니다.

2. 패턴 인식은 객체 감지, 특히 멀리 떨어져 있거나 숨겨진 객체 또는 입력 데이터와 다른 각도에서 보이는 객체를 식별하는 데 유용합니다. AI 모델은 미묘한 관찰을 수행하고 대량의 데이터에서 여러 패턴을 연관시킬 수 있으며 이는 패턴 인식의 가장 가치 있는 응용 프로그램 중 하나입니다.

3. 패턴 인식은 모든 특징 벡터와 데이터 패턴을 요약하는 데 능숙하므로 주가를 예측하고 정확한 일반 외삽 예측을 할 수 있습니다.

패턴 인식의 과제

1. 패턴 인식에는 많은 양의 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 즉, 패턴 분석을 위한 신경망을 훈련시키기 위해서는 많은 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 이렇게 많은 양의 데이터를 저장하면 패턴 인식 애플리케이션이 더욱 제한될 수 있습니다.

2. 데이터 품질 문제. 기계 학습 알고리즘을 위한 훈련 데이터는 신뢰할 수 있는 소스에서 나와야 합니다. 신경망의 고유한 패턴 인식 및 의사 결정 기능을 방해하는 편견과 노이즈가 없어야 합니다.

3. 훈련 시간이 깁니다. 식별된 패턴은 분석하기 어려울 뿐만 아니라 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습에 상당한 시간이 필요합니다.

패턴 인식 적용 사례

1. 주식 시장 예측

미래 주식 가치를 예측하는 것은 가장 어려운 작업 중 하나입니다. 처음에는 선형 및 의사결정 머신러닝 모델이 사용되었지만 이제는 딥러닝 모델도 사용됩니다. 많은 거래자들은 딥 러닝 및 LSTM과 관련된 다른 패턴 인식 알고리즘과 결합된 차트 패턴을 사용하여 거래 결정을 내리고 주식 시장을 예측합니다.

2. 사용자 연구

패턴 인식은 그 자체가 패턴인 고유한 특성을 강조하여 데이터를 설명하는 방법입니다. 사용 가능한 사용자 데이터를 분석하고 선택한 기능별로 분류하는 데 사용됩니다.

3. 텍스트 패턴 인식

패턴 인식은 단어, 문법, 텍스트가 따르는 패턴 등 텍스트의 구성 요소를 식별하는 방법입니다. 문법 검사, 기계 번역, 콘텐츠 분류 등에 사용됩니다.

4. 고객 피드백

패턴 인식 시스템은 고객 피드백과 제품 리뷰에서 유용한 정보를 찾습니다. 여기에는 사용된 키워드, 고객이 느끼는 감정, 원하는 것이 포함됩니다. 이는 경쟁사 및 시장 분석과 같은 작업에 중요합니다.

5. 광학 문자 인식(OCR)

광학 문자 인식(OCR) 기술은 스캔한 문서, 스크린샷 및 기타 디지털 이미지를 편집 및 검색 가능한 전자 파일로 변환합니다. OCR을 사용하면 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없어 시간이 절약되고 효율성이 향상됩니다. OCR을 수행하려면 먼저 디지털 이미지를 분할하고 처리하여 광학 패턴을 감지합니다. 이러한 패턴은 문자, 숫자, 기호 등으로 분류됩니다.

6. 챗봇

각 챗봇은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 문장의 고유 패턴을 기반으로 텍스트를 분류하고 적절한 응답을 생성하는 방식으로 작동합니다. 시스템 관리자는 가능한 모든 패턴을 가능한 응답 집합에 매핑하는 일을 담당합니다. 자연어 처리를 핵심으로 하는 이 기술은 패턴 인식 응용의 또 다른 훌륭한 예입니다.

7. 이미지 인식

이미지에서 패턴 인식을 사용하여 가장자리, 선 및 모양을 찾을 수 있습니다. 이미지 처리, 컴퓨터 비전 등에 적합합니다.

위 내용은 기계 학습의 패턴 인식 개념에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!