개요

XNUMX세 미만의 대부분의 어린이는 작은 글자, 큰 글자, 손글씨, 기계 인쇄 또는 회전된 숫자와 문자를 인식할 수 있으며, 이 모든 것은 어린이가 쉽게 식별할 수 있습니다. 인간은 대부분의 경우에 최고의 패턴 인식을 할 수 있지만, 우리는 그들이 그것을 달성하는 방법을 이해하지 못합니다.

지속적으로 증가하는 생성되는 데이터의 양은 사람의 해석을 비실용적으로 만들고 기계가 패턴을 빠르고 효과적으로 찾아낼 수 있는 필요성을 높입니다. 데이터의 패턴과 규칙성을 자동으로 인식하는 기능은 안면 인식 소프트웨어에서 종양 진단에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다. 패턴 인식은 가장 널리 사용되는 애플리케이션 중 하나입니다. 기계 학습. 도처에 패턴이 있습니다. 그것은 우리 일상 생활의 모든 측면에 스며듭니다. 우리 옷의 스타일과 색상부터 용도까지 모든 것

학습 목표:

1. 데이터 분석에서 패턴 인식 이해.
2. 패턴 인식 작업.
3. 애플리케이션 및 사용 사례 프로젝트 이해
4. 패턴 인식 사용의 장단점은 무엇입니까?

이 기사는 데이터 과학 Blogathon.

차례

1. 패턴 인식이란 무엇입니까?
2. 패턴은 어떻게 보완됩니까?
3. 다양한 유형의 패턴 인식
4. 패턴 인식의 응용 및 사용 사례
5. 패턴 인식의 장점
6. 패턴 인식의 단점
7. 결론

패턴 인식이란 무엇입니까?

패턴 인식은 패턴에서 글로벌 또는 로컬 트렌드를 찾는 방법입니다. 패턴은 움직임을 따르고 어떤 형태의 규칙성을 갖는 것입니다. 물리적으로, 수학적으로 또는 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다.

문학이나 영화의 패턴은 장르에 대한 설명입니다. usero가 Netflix에서 다크 코미디를 본다면 스트리밍 서비스는 슬픈 멜로 드라마를 제안하지 않을 것입니다.

기계 학습의 맥락에서 "패턴 인식"은 복잡한 알고리즘을 사용하여 입력 데이터에서 패턴을 식별하는 것을 의미합니다. 컴퓨터 비전, 음성 인식, 얼굴 식별등은 패턴 인식의 많은 현대 기술 응용 프로그램 중 일부에 불과합니다.

패턴 인식은 어떻게 구현됩니까?

개념 학습은 패턴 인식을 생성하는 데 사용됩니다. 학습을 통해 시스템이 학습되고 더욱 전자화되어 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 세트의 일부는 시스템을 훈련하는 데 사용되고 나머지는 시스템을 테스트하는 데 사용됩니다.

훈련 세트는 모델을 훈련하거나 개발하는 데 사용될 사진이나 데이터로 구성됩니다. 학습 규칙은 출력 결정에 대한 기준을 제공합니다.

학습 알고리즘은 입력 데이터 집합을 출력 선택 항목과 일치시키는 데 사용됩니다. 그만큼 알고리즘 그런 다음 규칙을 사용하여 교육을 돕습니다. 시스템은 데이터에서 수집된 정보를 기반으로 결과를 생성합니다.

테스트 세트는 시스템의 정확성을 검증하는 데 사용됩니다. 시스템이 훈련된 후 테스트 데이터를 사용하여 정확한 출력을 얻었는지 여부를 결정합니다. 이 데이터는 시스템 전체 데이터의 약 20%를 차지합니다.

패턴 인식 방식은 XNUMX단계로 구분됩니다. 이러한 단계는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

• 1단계 감지: 시스템은 이 단계에서 들어오는 데이터를 유사한 데이터로 변환합니다.
• 2단계 분할: 인식된 물체는 이 단계에서 격리됩니다.
• 3단계 특징 추출: 이 단계에서는 개체의 특징이나 품질이 계산되어 추가 분류를 위해 전송됩니다.
• 4단계 분류: 감지된 객체를 그룹 또는 케이스로 분류 또는 정리하는 단계입니다.
• 5단계 후 처리: 여기에서 결론을 내리기 전에 추가 고려 사항이 수행됩니다.

다양한 유형의 패턴 인식

이미지 :

이러한 형태의 패턴 인식은 사진에 묘사된 특정 사물을 식별합니다. 이미지 인식은 컴퓨터 비전의 기본 요소로, 사진을 인식하고 적절한 조치를 실행하는 기계의 능력입니다(예: 전방 보행자를 식별한 후 속도를 줄이는 자율 주행 자동차).

이미지 인식은 얼굴 감지, 시각적 검색 및 OCR(광학 문자 인식)과 같은 작업에서 자주 사용됩니다.

소리:

이 패턴 인식 방식은 뚜렷한 소리를 감지하는 데 사용됩니다. 이를 평가한 후 시스템은 오디오 신호가 특정 범주에 속하는 것으로 식별합니다. 다음은 사운드 패턴 인식을 위한 몇 가지 응용 프로그램입니다.

• 감시 경보 감지
• 동물 종 식별
• 멜로디 인식

목소리:

이러한 종류의 패턴 인식은 화자를 식별하기 위해 사람의 말소리를 검사합니다. 음성인식과 달리 언어처리를 포함하지 않고 말하는 패턴에서 개인의 특징만 감지한다. 일반적으로 보안 목적(개인 식별)으로 사용됩니다.

일반적인 애플리케이션에는 사물 인터넷과 모바일 또는 웹 앱이 포함됩니다.

연설:

음성 인식 광학 문자 인식이 이미지에서 문자와 단어를 감지하는 방식과 유사하게 사람이 말하는 소리에서 언어의 측면을 포착합니다.

이 기술의 인기 있는 애플리케이션에는 음성-텍스트 변환기, 비디오 자동 캡션 및 가상 비서가 포함됩니다.

패턴 인식의 응용 및 사용 사례

• 지진 분석: 지진과 같은 자연 현상이 암석, 구조물 및 토양에 어떻게 영향을 미치는지 연구합니다. 패턴 인식은 패턴을 감지하고 이해하기 위해 지진 이벤트에 사용됩니다.
• 유행 분석: 적절한 분석을 수행할 수 있도록 데이터의 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 회사 또는 조직의 현재 매출 추세를 조사하여 향후 매출을 예측할 수 있습니다.
• 건강 관리: 의료 서비스를 향상시키기 위해 의료 산업에서 사용됩니다. 의료 종사자는 환자 데이터를 보관하고 향후 연구에 사용합니다. 이 프로세스는 인체의 물체 또는 손상을 식별하는 데에도 사용됩니다.
• 지문 인식: 이 방법은 컴퓨터와 스마트폰 장치에서 지문을 인식합니다. 최신 스마트폰에는 지문을 인증한 후 잠금을 해제할 수 있는 지문 인식 기능이 있습니다.
• 컴퓨터 시각 인식: 사용자는 이미지 또는 비디오로 입력을 제공하여 시스템과 상호 작용합니다. 시스템은 이를 데이터베이스에 기록된 수억 장의 사진과 비교하여 유사한 패턴을 감지합니다. 기본 특성은 유사하게 나타나는 항목과 패턴을 그룹화하기 위해 주로 설계된 알고리즘을 사용하여 그려집니다. 예는 암 탐지.

패턴 인식의 장점 

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