เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่นการเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่ ในปัจจุบันมีข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งอาจมีการพิจารณาเป็นอย่างอื่น ข้อมูลนี้อาจได้รับการแก้ไขในแหล่งที่มาที่เป็นไปได้เพิ่มเติมเพื่อใช้วิธีการที่ยากขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มผลประโยชน์ของธุรกิจ การจดจำรูปแบบนำเสนอผลประโยชน์ที่วางแผนไว้สำหรับองค์กรซึ่งทำให้การพัฒนาอย่างไม่หยุดยั้งในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในโลกดิจิทัลรูปแบบนั้นไม่มีอะไรนอกจากทุกสิ่งทุกอย่างซึ่งสามารถมองเห็นทางกายภาพได้เช่นกันโดยใช้อัลกอริทึม ตัวอย่างเช่นสีที่แตกต่างกันบนเสื้อผ้ารูปแบบการพูด ฯลฯ รูปแบบใน วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ สามารถบ่งบอกได้ด้วยความช่วยเหลือของหลักการคุณสมบัติเวกเตอร์

Pattern Recognition คืออะไร?

นิยามการจดจำรูปแบบ เป็นขั้นตอนของการสร้างความแตกต่างของข้อมูลเช่นเดียวกับการแบ่งกลุ่มตามองค์ประกอบทั่วไปเป็นอย่างอื่นกำหนดเกณฑ์ซึ่งสามารถทำได้โดยอัลกอริทึมเฉพาะ การรับรู้นี้เป็นองค์ประกอบสำคัญอย่างหนึ่งของเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง

งานนำเสนอของ Christopher Bishop อธิบายถึงแนวคิดของ การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งการรับรู้นี้เกี่ยวข้องกับไฟล์ การตรวจจับอัตโนมัติ ความสม่ำเสมอในข้อมูลผ่านอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ & โดยการใช้ความสม่ำเสมอเหล่านี้การดำเนินการสามารถทำได้เช่นการจำแนกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ

ด้วยการใช้การจดจำนี้สามารถระบุสิ่งต่างๆได้ตามคุณสมบัติของมัน รูปแบบนี้จะบอกเล่าเรื่องราวของข้อมูลตลอดการลดลงแหลมเส้นแบนและโฟลว์ ที่นี่ข้อมูลอาจเป็นอะไรก็ได้เช่นข้อความรูปภาพเสียงความรู้สึก ฯลฯ การใช้อัลกอริทึมเหล่านี้จะทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลตามลำดับโดยทำให้ซีรี่ส์เข้าใจได้

การจดจำรูปแบบ

ตัวอย่างของการรับรู้นี้ส่วนใหญ่ ได้แก่ การระบุตัวผู้พูด การรู้จำเสียง การวินิจฉัยทางการแพทย์โดยอัตโนมัติและ MDR (การจดจำเอกสารมัลติมีเดีย)

คุณสมบัติของการจดจำรูปแบบอาจแสดงว่าเป็นตัวแปรไบนารีที่ต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่อง สามารถนิยามได้ว่าเป็นความหมายของการวัดหนึ่ง (หรือ) มากกว่าโดยคำนวณเพื่อให้นับลักษณะสำคัญบางอย่างของสิ่งนั้น คุณสมบัตินี้ส่วนใหญ่รวมถึงสิ่งต่อไปนี้

“เสียงเปิดใช้งานบนสวิตช์ปิด ”

ระบบนี้ต้องระบุรูปแบบที่คุ้นเคยอย่างรวดเร็วและแน่นอน
ระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุที่ไม่รู้จัก
ระบุวัตถุและรูปทรงจากมุมต่างๆได้อย่างแม่นยำ
จดจำรูปแบบแม้ว่าจะถูกฝังบางส่วน
ระบุรูปแบบอย่างรวดเร็วได้อย่างง่ายดายและอัตโนมัติ

โมเดล

แบบจำลองเหล่านี้แบ่งออกเป็นสามประเภทเช่นการจับคู่ทางสถิติไวยากรณ์หรือโครงสร้างและเทมเพลต
แบบจำลองทางสถิติใช้เพื่อรับรู้ว่าชิ้นส่วนใดเป็นของชิ้นใดและแบบจำลองประเภทนี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล
แบบจำลองทางวากยสัมพันธ์หรือโครงสร้างใช้เพื่ออธิบายความสัมพันธ์เชิงผสมระหว่างองค์ประกอบต่างๆ โมเดลประเภทนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องกึ่งควบคุม
แบบจำลองการจับคู่แม่แบบใช้เพื่อเทียบเท่าคุณสมบัติของวัตถุโดยเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้ารวมทั้งรับรู้วัตถุด้วยความช่วยเหลือของพร็อกซี แบบจำลองประเภทนี้ใช้สำหรับการตรวจสอบการคัดลอกผลงาน

กำลังทำงาน

อัลกอริทึมของการรับรู้นี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสองส่วนหลักเช่นการสำรวจและการบรรยาย Explorative ใช้เพื่อระบุความคล้ายคลึงกันภายในข้อมูลในขณะที่คำอธิบายใช้เพื่อจำแนกความคล้ายคลึงกันภายในลักษณะเฉพาะ

การผสมผสานขององค์ประกอบทั้งสองนี้สามารถใช้เพื่อลบข้อมูลเชิงลึกออกจากข้อมูลซึ่งประกอบไปด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ปัจจัยธรรมดาร่วมกับความสัมพันธ์ของพวกเขาค้นพบรายละเอียดภายในหัวข้อที่มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจ

“แผนภาพวงจรเซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว pir ”

กระบวนการ / ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการจดจำรูปแบบ

รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
ทำความสะอาดข้อมูลจากสัญญาณรบกวน
มีการสังเกตข้อมูลสำหรับคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องมิฉะนั้นองค์ประกอบทั่วไป
ต่อจากนั้นองค์ประกอบเหล่านี้จะรวมกลุ่มกันภายในส่วนที่แน่นอน
ส่วนเหล่านี้ได้รับการตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกของชุดข้อมูล
ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกลบจะถูกนำไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจ

กระบวนการขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในรูปแบบการรับรู้

ผู้รับ

คำว่า PRR ย่อมาจากตัวรับการจดจำรูปแบบ มีบทบาทสำคัญในการทำงานที่เหมาะสมของระบบภูมิคุ้มกันตามธรรมชาติ สิ่งเหล่านี้คือเซ็นเซอร์โฮสต์ที่แก้ไขโดย Germline ซึ่งสังเกตเห็นโมเลกุลที่มีลักษณะเฉพาะสำหรับเชื้อโรค พวกมันเป็นโปรตีนที่แสดงออกโดยส่วนใหญ่กับเซลล์ระบบภูมิคุ้มกันโดยกำเนิดเช่นเซลล์เดนไดรติกโมโนไซต์มาโครฟาจเซลล์เยื่อบุผิวและนิวโทรฟิลเพื่อรับรู้โมเลกุลสองชุด:

PAMPS (รูปแบบโมเลกุลที่เกี่ยวข้องกับเชื้อโรค) เชื่อมต่อกันผ่านทางจุลินทรีย์และ DAMPS (รูปแบบโมเลกุลที่เกี่ยวข้องกับความเสียหาย) จะเชื่อมต่อผ่านส่วนประกอบของเซลล์โฮสต์ที่ปล่อยออกมาตลอดความเสียหายของเซลล์ สิ่งเหล่านี้มีชื่อว่า PPRR (ตัวรับการจดจำรูปแบบดั้งเดิม) เนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงก่อนส่วนอื่น ๆ ของระบบภูมิคุ้มกัน

กลุ่มย่อย PRRs แบ่งออกเป็นประเภทต่างๆตามหน้าที่ความจำเพาะของลิแกนด์การแปลและความสัมพันธ์เชิงวิวัฒนาการ ขึ้นอยู่กับการแปลสิ่งนี้สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทเช่น PRRs ที่มีเยื่อหุ้มเซลล์และ PRRs cytoplasmic PRRs ที่เชื่อมต่อกับเมมเบรนเพื่อประกอบด้วย TLRs (ตัวรับแบบ Toll-like) และ CLRs (ตัวรับเลคตินชนิด C) ในขณะที่ Cytoplasmic PRRs ประกอบด้วย NLRs (ตัวรับคล้าย NOD) และ RLRs (ตัวรับคล้าย RIG-I)

ข้อดี

ข้อดีของการจดจำรูปแบบมีดังต่อไปนี้

แก้ปัญหาการจัดหมวดหมู่
ช่วยแก้ปัญหาการตรวจจับไบโอเมตริกปลอม
ใช้เพื่อจดจำรูปแบบผ้าสำหรับคนตาบอดที่เสียหายทางสายตา
ช่วยในการ diarization ของลำโพง
การใช้วัตถุนี้สามารถระบุวัตถุเฉพาะจากมุมที่แตกต่างกันได้

ข้อเสีย

ข้อเสียของการจดจำรูปแบบมีดังต่อไปนี้

การจดจำแบบนี้ทำได้ยากและเป็นวิธีการที่ช้ามาก
ต้องใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าเพื่อให้ได้ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น
ไม่สามารถชี้แจงได้ว่าเหตุใดจึงมีการระบุวัตถุที่แน่นอน

การใช้งาน

แอปพลิเคชั่นจดจำรูปแบบ ส่วนใหญ่รวมสิ่งต่อไปนี้

ใช้ในการประมวลผลภาพการวิเคราะห์และการแบ่งส่วน
ใช้ในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
ใช้ในการจำแนกสัญญาณเรดาร์หรือการวิเคราะห์
ใช้ใน การระบุลายนิ้วมือ
ใช้ในการวิเคราะห์แผ่นดินไหว
ใช้ในการรู้จำเสียง

ตัวอักษรการจดจำรูปแบบ มุ่งเป้าไปที่การเผยแพร่บทความสั้น ๆ ที่มีความสนใจอย่างกว้างขวางในด้านการจดจำรูปแบบ สาขาวิชาส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับสาขาการรับรู้ในปัจจุบันทั้งหมดที่มีความหมายโดยกลุ่มเทคนิคของ IAPR- International Association of Pattern Recognition ตัวอย่างส่วนใหญ่ ได้แก่ ทางสถิติ, โครงข่ายประสาทเทียม, การขุดข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, พีชคณิต, การจดจำรูปแบบตามกราฟ, การวิเคราะห์สัญญาณ, การประมวลผลภาพ, หุ่นยนต์, การรู้จำเสียง, การวิเคราะห์เพลง, ระบบมัลติมีเดีย, ไบโอเมตริก ฯลฯ

ดังนั้นทั้งหมดนี้จึงเกี่ยวกับการจดจำรูปแบบ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม การพัฒนา ของเทคโนโลยีการคำนวณเป็นกุญแจสำคัญ ด้วยการใช้สิ่งนี้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถพัฒนาได้มากขึ้นและทุกคนสามารถได้รับจากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้สามารถดำเนินการได้ภายในอุตสาหกรรมประเภทใดก็ได้ที่ข้อมูลของพวกเขามีการเปรียบเทียบภายในข้อมูล ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลที่จะเชื่อว่าโอกาสในการใช้เทคโนโลยีนี้ในการดำเนินการค้าของคุณจะทำให้พวกเขามีความเชี่ยวชาญมากขึ้น นี่คือคำถามสำหรับคุณว่าไฟล์ ตัวรับการจดจำรูปแบบ เหรอ?