Mustererkennung algorithmen

Es gibt auch Mustererkennungsrezeptoren (PRR) in unserem Körper – Makrophagen, Monozyten, etc. – Zellen, die eine spezifische Mission haben, pathogene molekulare Muster und schadensassoziierte molekulare Muster zu identifizieren und zu bekämpfen. Aber das ist Biologie und nicht Technologie. Hier ist ein vereinfachter Prozess, wie Mustererkennung funktioniert: Wir müssen auch zwischen Mustererkennung und Computer-Vision unterscheiden. Während diese beiden Technologien ähnlich erscheinen, konzentriert sich die Computer Vision-Technologie hauptsächlich auf die Verarbeitung und Analyse von Bildern und visuellen Informationen, wie Objekterkennung, visuelles Lernen und Segmentierung. Die Mustererkennung hingegen zielt auf die automatisierte Erkennung von Mustern in allen Arten von Daten ab – visuell wie in anderen. Algorithmen für die Mustererkennung hängen von der Art der Etikettenausgabe ab, davon, ob das Lernen überwacht oder unbeaufsichtigt ist, und davon, ob der Algorithmus statistischer oder nicht statistischer Natur ist. Statistische Algorithmen können weiter als generativ oder diskriminierend kategorisiert werden. Feature-Auswahlalgorithmen versuchen, redundante oder irrelevante Features direkt zu löschen.

Eine allgemeine Einführung in die Feature-Auswahl, die Ansätze und Herausforderungen zusammenfasst, wurde gegeben. [6] Die Komplexität der Feature-Auswahl ist aufgrund ihres nicht-monotonen Charakters ein Optimierungsproblem, bei dem das Netzteil, das aus allen 2 n – 1 -,displaystyle 2-n-1- Teilmengen von Features besteht, zusammen mit einer Gesamtanzahl von n `displaystyle n` verfügt. Der Branch-and-Bound-Algorithmus[7] reduziert diese Komplexität, ist aber für mittlere bis große Werte der Anzahl der verfügbaren Features n `displaystyle n` unlösbar. Für einen groß angelegten Vergleich von Feature-Auswahlalgorithmen siehe . [8] Während die Mehrheit der Mustererkennung in Operationen der künstlichen Intelligenz selbstbeschreibend ist, ist darunter viel los. Mustererkennung ist definiert als der Prozess der Identifizierung der Trends (global oder lokal) im gegebenen Muster. Ein Muster kann als alles definiert werden, was einem Trend folgt und eine Art Regelmäßigkeit aufweist. Die Erkennung von Mustern kann physisch, mathematisch oder durch den Einsatz von Algorithmen erfolgen. Wenn wir über Mustererkennung im maschinellen Lernen sprechen, zeigt dies die Verwendung leistungsstarker Algorithmen zur Identifizierung der Regelmäßigkeiten in den angegebenen Daten an. Mustererkennung ist weit verbreitet in den neuen Alten technischen Bereichen wie Computer Vision, Spracherkennung, Gesichtserkennung, etc. Lernen ist ein Phänomen, durch das ein System trainiert wird und anpassungsfähig wird, um ergebnisserichtig zu erzielen.

Lernen ist die wichtigste Phase, da die Leistung des Systems bei den dem System bereitgestellten Daten davon abhängt, welche Algorithmen für die Daten verwendet werden. Der gesamte Datensatz ist in zwei Kategorien unterteilt, eine, die für die Schulung des Modells verwendet wird, d. h. Training Set und die andere, die zum Testen des Modells nach dem Training verwendet wird, d.h.