O reconhecimento de padrões é um dos principais recursos que regem qualquer projeto de IA ou ML. A indústria de Aprendizado de Máquina certamente está crescendo e em uma boa direção. As dicas a seguir serão abordadas neste artigo:
- Introdução
- Aprendizado de Máquina
- Reconhecimento de padrões
- Características de reconhecimento de padrões
- Modelos de treinamento e aprendizagem em reconhecimento de padrões
- Aplicações de reconhecimento de padrões
- Vantagens do reconhecimento de padrões
- Diferença entre aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões
- Resumo
Introdução
No mundo de hoje, muitos tipos diferentes de dados estão fluindo pelos sistemas para categorizar os dados. Não podemos usar a programação tradicional, que tem regras que podem verificar algumas condições e classificar os dados.
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A solução para este problema é o Aprendizado de Máquina, com a ajuda dele podemos criar um modelo que pode classificar diferentespadrões de dados. Uma das aplicações disso é a classificação de dados de spam ou não spam.
Aprendizado de Máquina
No aprendizado de máquina, não podemos esperar que um modelo seja 100% preciso, mas as previsões devem ser as mais próximas possíveis para que possa ser categorizado em uma categoria específica. No Aprendizado de Máquina, o modelo é criado com base em alguns algoritmos que aprendem com os dados fornecidos para fazer previsões.
O modelo se baseia em estatísticas. O aprendizado de máquina pega alguns dados para analisá-los e criar automaticamente alguns modelos que podem prever coisas. Para ficar bomprevisões de um modelo, precisamos fornecer dados que tenham características diferentes para que os algoritmos entendam os diferentes padrões que podem existir em um determinado problema.
Reconhecimento de padrões
Os padrões são reconhecidos com a ajuda de algoritmos usados no Aprendizado de Máquina. O reconhecimento de padrões é o processo de classificar os dados com base no modelo que é criado pelos dados de treinamento, que então detectam padrões e características dos padrões.
O reconhecimento de padrões é o processo que pode detectar diferentes categorias e obterinformações sobre dados específicos. Algumas das aplicações de reconhecimento de padrões são reconhecimento de voz, previsão do tempo, detecção de objetos em imagens, etc.
Características do reconhecimento de padrões:
O reconhecimento de padrões aprende com os dados.
Reconhecer padrões automaticamente, mesmo quando parcialmente visíveis.
Deve ser capaz de reconhecer padrões familiares.
O padrão deve ser reconhecido de diferentes ângulos e formas.
Modelos de treinamento e aprendizagem em reconhecimento de padrões
Em primeiro lugar, os dados devem ser divididos em para definir, ou seja, conjunto de treinamento e teste. Aprender com os dados pode dizer como as previsões do sistema dependem dos dados fornecidos, bem como qual algoritmo se adapta bem a dados específicos; esta é uma fase muito importante. Como os dados são divididos em duas categorias, podemos usar os dados de treinamento para treinar um algoritmo e os dados de teste são usados para testar o modelo, pois já foi dito que os dados de treinamento devem ser diversos e os dados de teste devem ser diferentes.
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Então, dividimos os dados em dois conjuntos, normalmente dividimos os dados em que 70% dos dados são usados para treinar o modelo, os algoritmos extraem os padrões importantes dodados e cria um modelo. O conjunto de teste contém 30% de todos os dados e é então usado para verificar o desempenho do modelo, ou seja, a precisão do modelo que prevê os resultados.
Aplicações de reconhecimento de padrões
Visão computacional : Os objetos nas imagens podem ser reconhecidos com a ajuda do reconhecimento de padrões, que pode extrair certos padrões da imagem ou vídeo que podem ser usados no reconhecimento de rosto, tecnologia agrícola, etc.
Administração civil: sistemas de vigilância e análise de tráfego para identificar objetos como um carro.
Engenharia: O reconhecimento de voz é amplamente usado em sistemas como Alexa, Siri e Google Now.
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Geologia: Reconhecimento de rochas, ajuda o geólogo a detectar rochas.
Reconhecimento de fala: No reconhecimento de fala, as palavras são tratadas como um padrão e são amplamente utilizadas no algoritmo de reconhecimento de fala.
Digitalização de impressão digital: No reconhecimento de impressão digital, o reconhecimento de padrões é amplamente usado para identificar uma pessoa, dentre as aplicações, para rastrear o atendimento nas organizações.
Vantagens do reconhecimento de padrões
- Sequências de DNA podem ser interpretadas
- Extensivamente aplicado na área médica e robótica.
- Problemas de classificação podem ser resolvidos usando o reconhecimento de padrões.
- Detecção biométrica
- Pode reconhecer um determinado objeto de diferentes ângulos.
Diferença entre aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões
O ML é um aspecto que aprende com os dados sem programação explícita, que pode ser de natureza iterativa e torna-se preciso à medida que segue executando tarefas. ML é uma forma de reconhecimento de padrões que consiste basicamente na ideia de treinar máquinas para reconhecer padrões e aplicá-los a problemas práticos. ML é um recurso que pode aprender com os dados e se atualizar iterativamente para ter um melhor desempenho, mas o reconhecimento de padrões não aprende problemas, mas pode ser codificado para aprender padrões. O reconhecimento de padrões é definido como classificação de dados com base nas informações estatísticas obtidas de padrões.
O reconhecimento de padrões desempenha um papel importante na tarefa que o aprendizado de máquina está tentando realizar. Da mesma forma, os humanos aprendem reconhecendo padrões. Os padrões variam depadrões visuais, padrões de som, sinais, dados meteorológicos, etc. O modelo de ML pode ser desenvolvido para entender padrões usando análise estatística que pode classificar os dados mais detalhadamente. Os resultados podem ser um valor provável ou depender da probabilidade de ocorrência de dados.
Resumo
Neste artigo, vimos o que é aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões, como eles funcionam juntos para criar um modelo preciso e eficiente. Exploramos diferentes recursos de reconhecimento de padrões. Além disso, como os dados são divididos em um conjunto de treinamento e conjunto de teste e como isso pode ser usado para criar um modelo eficiente que pode fornecer previsões precisas. Quais são as aplicações deles e como eles diferem um do outro é discutido em breve?
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