Reconocimiento de patrones | Importancia del reconocimiento de patrones

Introducción

Fio de lo contrario todo es lógica difusa

Era el período anterior a la corona y fui al cine. Antes del comienzo de la película, se tocó el himno nacional. Todos se pusieron de pie voluntariamente con respeto. Vi a algunos de ellos cantando en voz alta. Un hombre (tal vez del Ejército) incluso saludó la bandera que se muestra en la pantalla. Un extranjero que estaba perplejo, sin embargo, se levantó lentamente observando al público.

En el incidente anterior, mencioné varias acciones (de pie, cantando y saludando) de la audiencia que se desencadenó al tocar una melodía musical familiar. Supongamos que el teatro tiene 100 audiencias y construyamos una tabla de datos imaginaria de acciones.

Si sustituyo la Acción mundial por ‘comportamiento patrón’, o simplemente ‘patrón’ puede ver que el patrón más común es estar de pie y el patrón raro es saludar. El extranjero, aunque confundido, siguió el patrón más común. Note que nuestro mundo está lleno de patrones. La naturaleza está llena de patrones.

Es divertido imitar los gestos y el habla de otras personas, como las celebridades. Esto simplemente significa capturar patrones de comportamiento y lenguaje.

No me fío de las PALABRAS, incluso cuestiono las ACCIONES, pero no dudo de los PATRONES

¿Qué es un patrón?

Un patrón es un fenómeno que se repite regularmente según una regla o condición establecida.

En el artículo de mi blog anterior, mencioné que la música se trata de patrones melodiosos. En este artículo, me centraré en los patrones en general y su importancia en el aprendizaje humano y automático.

Aprendizaje humano y reconocimiento de patrones

El aprendizaje es la interrupción constante de un patrón antiguo, un avance que sustituye algo antiguo por algo nuevo.

Los seres humanos y los animales aprenden con la ayuda de los sentidos. El aprendizaje ayuda a identificar y reconocer los patrones que nos rodean. El proceso de reconocimiento de patrones implica hacer coincidir la información recibida con la información que ya está almacenada en el cerebro. Hacer la conexión entre los recuerdos y la información percibida es un paso del reconocimiento de patrones llamado identificación.

Reconocer patrones

El reconocimiento de patrones requiere la repetición de experiencias. Todos los descubrimientos e invenciones hasta la fecha son el resultado de las habilidades de reconocimiento de patrones de los humanos.

Los humanos tienden a ver patrones en todas partes. Son importantes a la hora de realizar comparaciones, juicios y adquirir conocimientos; tendemos a sentirnos incómodos con el caos y el azar, como el extranjero que estaba perplejo en el cine.

¿Por qué patrones?

Encontrar patrones es la esencia de la sabiduría.

Encontrar patrones es extremadamente importante. Los patrones simplifican nuestra tarea.

Tomemos el ejemplo simple de la suma de números del 1 al 10, que es 55.

1 + 2 + 3 +… + 10 = 55

Ahora, la suma de 11 a 20 es 10 × 10 + 55 = 155

Y de manera similar, la suma de 21 a 30 es 20 × 10 + 55 = 255.

Podemos seguir con esto patrón para hacer una suma de 10 números consecutivos. Las fórmulas matemáticas no son más que representaciones concisas de patrones.

Tipos de patrones

A continuación se muestra un ejemplo de un patrón lógico.

Los patrones de imagen ayudan a clasificar la información en las imágenes. Los patrones musicales melodiosos se pueden identificar con secuencias musicales.

Patrones de diseño

El arquitecto Christopher Alexander describió primero lenguaje de patrones y patrones de diseño.

Un patrón de diseño es un plan que proporciona una solución general al tipo similar de problemas que encontrará una y otra vez en cualquier campo de actividad. Aquí hay un ejemplo.

Iterando con el bucle «for» de Python

El bucle for de Python abstrae el Patrón de diseño de iterador tan minuciosamente que la mayoría de los programadores de Python ni siquiera son conscientes del patrón de diseño de objetos que ejecuta debajo de la superficie. El bucle for realiza una asignación repetida, ejecutando su bloque de código con sangría una vez para cada elemento de la secuencia sobre la que está iterando.

some_primes = [2, 3, 5]
for prime in some_primes:
    print(prime) #output 2 3 4

Matemáticas y patrones

A las matemáticas a veces se las llama la ciencia de los patrones. El concepto más importante en matemáticas es una función. Una función es una representación abstracta de un patrón. De manera similar, cada campo de actividad tiene patrones.

Aquí, la función y = f (x) = 3x se muestra como patrón numérico arriba. El patrón muestra valores de la secuencia, pero una función puede generar cualquier valor de la secuencia del patrón directamente.

Patrones de datos en estadísticas

Las visualizaciones gráficas como los histogramasLos histogramas son representaciones gráficas que muestran la distribución de un conjunto de datos. Se construyen dividiendo el rango de valores en intervalos, o "bins", y contando cuántos datos caen en cada intervalo. Esta visualización permite identificar patrones, tendencias y la variabilidad de los datos de manera efectiva, facilitando el análisis estadístico y la toma de decisiones informadas en diversas disciplinas.... en las estadísticas son útiles para ver patrones en los datos. Los patrones en los datos se describen comúnmente en términos de centro, extensión, forma y características inusuales.

Algunas distribuciones comunes tienen etiquetas descriptivas especiales, como simétricas, en forma de campana, sesgadas, etc. Esto es útil en el análisis de datos exploratorios. La probabilidad se usa para anticipar los patrones en los datos.

De manera similar, cada campo de actividad tiene patrones. Por ejemplo, los oncólogos estudian los patrones de las células cancerosas para determinar la profilaxis.

Por lo tanto, identificar patrones es una forma fácil de comprender, organizar y clasificar la información.

Patrones en minería de datos

Hoy en día, los datos están tanto estructurados (base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos...., hoja de cálculo, etc.) como no estructurados (imágenes, documentos, etc.). Encontrar datos relevantes es un gran desafío para las partes interesadas.

Las herramientas de minería de datos realizan análisis de datos para descubrir patrones de datos importantes que contribuyen en gran medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... a las estrategias comerciales y la investigación científica.

Patrones en el aprendizaje automático

El aprendizaje automático utiliza las matemáticas, las estadísticas y el conocimiento y los datos específicos del dominio para resolver problemas complejos.

¿Qué es el aprendizaje automático? He aquí una definición muy sencilla.

El aprendizaje automático está convirtiendo cosas (datos) en números y encontrar patrones en esos números.

Para encontrar patrones, se utilizan algoritmos. Un algoritmo es un conjunto específico de pasos para realizar una tarea.

Un «algoritmo«En el aprendizaje automático es un procedimiento que se ejecuta en datos para crear un aprendizaje automático»modelo. » Un aprendizaje automático algoritmo está escrito para derivar el modelo. los modelo identifica el patrones en datos que encajar los conjunto de datos. Encajar es sinónimo de «encontrar patrones en los datos”.

A «modelo”En el aprendizaje automático es el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático que se ejecuta en datos.

Un modelo representa lo que fue aprendió mediante un algoritmo de aprendizaje automático. Es básicamente una función matemática que puede adaptarse a nuevos datos ajustando sus parámetrosLos "parámetros" son variables o criterios que se utilizan para definir, medir o evaluar un fenómeno o sistema. En diversos campos como la estadística, la informática y la investigación científica, los parámetros son fundamentales para establecer normas y estándares que guían el análisis y la interpretación de datos. Su adecuada selección y manejo son cruciales para obtener resultados precisos y relevantes en cualquier estudio o proyecto.....

Modelos son como la ecuación general de una línea y = a + bx, mientras patrones son como una ecuación específica, por ejemplo, y = 5 + 2x. El aprendizaje automático consiste en generalizar correctamente a situaciones completamente nuevas.

La tarea básica del aprendizaje automático es crear un modelo que pueda predecir o clasificar diferentes patrones a partir de datos. Una de las aplicaciones de esto es la clasificación de datos no deseados o no deseados.

Los algoritmos mejoran su rendimiento de forma adaptativa a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje.

Dos tipos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

El reconocimiento de patrones en un enfoque supervisado se denomina clasificación. Estos algoritmos utilizan una metodología de dos etapas para identificar el patrones. La primera etapa es el desarrollo / construcción del modelo y la segunda etapa involucra la predicción de objetos nuevos o invisibles.

Aprendizaje sin supervisión es un tipo de aprendizaje automático que busca patrones no detectados previamente en un conjunto de datos sin etiquetas preexistentes y con una supervisión humana mínima.

Clasificación es aprendizaje supervisadoEl aprendizaje supervisado es un enfoque de machine learning donde un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. Cada entrada en el conjunto de datos está asociada a una salida conocida, lo que permite al modelo aprender a predecir resultados para nuevas entradas. Este método es ampliamente utilizado en aplicaciones como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la predicción de tendencias, destacando su importancia en..., mientras la agrupación es aprendizaje sin supervisión.

Aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... es una forma especializada de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para tareas de patrones más complejas como procesamiento de audio e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc.

La siguiente imagen diferencia el aprendizaje profundo de otras técnicas de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático frente a reconocimiento de patrones

El aprendizaje automático es una forma de reconocimiento de patrones que es básicamente la idea de entrenar máquinas para reconocer patrones y aplicarlos a problemas prácticos. El aprendizaje automático es una función que puede aprender de los datos y seguir actualizándose iterativamente para funcionar mejor, pero el reconocimiento de patrones no aprende problemas, pero puede codificarse para aprender patrones.

Aplicaciones de reconocimiento de patrones:

La verdad está fuera de todos los patrones fijos.

• Procesamiento natural del lenguaje Aplicaciones como correctores de ortografía y gramática, detectores de spam, traducción y herramientas de análisis de sentimientos dependen en gran medida de los métodos de reconocimiento de patrones. Las expresiones regulares son útiles para identificar patrones de texto complejos para el procesamiento del lenguaje natural.
• Procesamiento, segmentaciónLa segmentación es una técnica clave en marketing que consiste en dividir un mercado amplio en grupos más pequeños y homogéneos. Esta práctica permite a las empresas adaptar sus estrategias y mensajes a las características específicas de cada segmento, mejorando así la eficacia de sus campañas. La segmentación puede basarse en criterios demográficos, psicográficos, geográficos o conductuales, facilitando una comunicación más relevante y personalizada con el público objetivo.... y análisis de imágenes
  El reconocimiento de patrones se utiliza para proporcionar inteligencia de reconocimiento humano a las máquinas que se requieren en el procesamiento de imágenes.
• Visión por computador
  El reconocimiento de patrones se usa para extraer características significativas de muestras de imagen / video dadas y se usa en visión por computadora para varios
  aplicaciones como imágenes biológicas y biomédicas. La identificación de tumores es un ejemplo clásico.
• Análisis sísmico
  El enfoque de reconocimiento de patrones se utiliza para el descubrimiento, la obtención de imágenes y la interpretación de patrones temporales en registros de matrices sísmicas.
  El reconocimiento de patrones estadísticos se implementa y se utiliza en diferentes tipos de modelos de análisis sísmico.
• Clasificación / análisis de señales de radar
  Los métodos de reconocimiento de patrones y procesamiento de señales se utilizan en diversas aplicaciones de clasificaciones de señales de radar como la detección de minas terrestres y
  identificación.
• Reconocimiento de voz
  El mayor éxito en el reconocimiento de voz se ha obtenido utilizando paradigmas de reconocimiento de patrones al tratar cada palabra como una unidad.
• Identificación de huellas dactilares
  Se utilizan muchos métodos de reconocimiento de huellas dactilares para
  realizar la comparación de huellas dactilares a partir de las cuales se acerca el reconocimiento de patrones
  es ampliamente utilizado.

Conclusión

Cuando los patrones se rompen, surgen nuevos mundos.

Los patrones están en todas partes y son parte de nuestra vida. Necesitamos sintonizarnos para identificarlos y reconocerlos. El futuro de la humanidad depende del reconocimiento de patrones. Huelga decir que el avance tecnológico depende en gran medida de la adopción de patrones nuevos y antiguos.

Sobre el Autor

Soy Prasad TVSNV, un profesional de TI y consultor con más de 15 años de experiencia en el manejo de proyectos de TI en dominios como las industrias de telecomunicaciones, petróleo y farmacéutica. También tiene 5 años de experiencia en el manejo de proyectos no informáticos. Aparte de la programación, mis intereses incluyen escuchar música, escribir letras, leer libros e idear. Puedes contactarme en mi LinkedIn perfil.

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