La reconnaissance de formes | Importance de la reconnaissance des formes

introduction

Êtreou bien c'est de la logique floue

C'était la période pré-couronne et j'allais au cinéma. Avant le début du film, l'hymne national a été joué. Tout le monde s'est volontairement levé avec respect. J'en ai vu certains chanter à haute voix. Un homme (peut-être de l'armée) a même salué le drapeau affiché à l'écran. Un étranger perplexe, cependant, s'est levé lentement en regardant le public.

Dans l'incident précédent, J'ai mentionné plusieurs actions (debout, chanter et saluer) du public qui s'est déchaîné en jouant un air musical familier. Supposons que le théâtre ait 100 publics et construire un tableau de données imaginaire d'actions.

Si je remplace Global Action par ‘comportement Modèle’, ou simplement ‘Modèle’ vous pouvez voir que le motif le plus courant est debout et le motif rare ondule. L'étranger, bien que confus, suivi le modèle le plus courant. Remarquez que notre monde est plein de motifs. La nature est pleine de motifs.

C'est amusant d'imiter les gestes et la parole des autres, comme des célébrités. Cela signifie simplement capturer des modèles de comportement et de langage..

Je ne fais pas confiance aux MOTS, Je remets même en question les ACTIONS, mais je ne doute pas des MOTIFS

Qu'est-ce qu'un modèle?

Un modèle est un phénomène qui se répète régulièrement selon une règle ou une condition établie.

Dans mon article de blog ci-dessus, ai-je mentionné que la musique parle de motifs mélodieux. Dans cet article, Je me concentrerai sur les modèles en général et leur importance dans l'apprentissage humain et machine.

Apprentissage humain et reconnaissance des formes

L'apprentissage est la perturbation constante d'un ancien modèle, une percée qui remplace quelque chose d'ancien par quelque chose de nouveau.

Les humains et les animaux apprennent à l'aide de leurs sens. Apprendre aide à identifier et à reconnaître les modèles qui nous entourent. Le processus de reconnaissance des formes consiste à faire correspondre les informations reçues avec les informations déjà stockées dans le cerveau.. Faire le lien entre les souvenirs et les informations perçues est une étape de la reconnaissance de formes appelée identification..

Reconnaître les modèles

La reconnaissance des formes nécessite la répétition des expériences. Toutes les découvertes et inventions à ce jour sont le résultat des compétences de reconnaissance de formes des humains.

Les humains ont tendance à voir des motifs partout. Ils sont importants pour faire des comparaisons, jugements et acquérir des connaissances; nous avons tendance à être mal à l'aise avec le chaos et le hasard, comme l'étranger qui était perplexe dans les films.

Pourquoi les modèles?

Trouver des modèles est l'essence de la sagesse.

Trouver des modèles est extrêmement important. Les modèles simplifient notre tâche.

Prenons l'exemple simple de la somme des nombres du 1 Al 10, Qu'est que c'est 55.

1 + 2 + 3 +… + 10 = 55

À présent, la somme de 11 une 20 il est 10 × 10 + 55 = 155

Et pareillement, la somme de 21 une 30 il est 20 × 10 + 55 = 255.

On peut continuer avec ça Modèle faire une somme de 10 nombres consécutifs. Les formules mathématiques ne sont rien de plus que des représentations concises de modèles.

Types de motifs

Voici un exemple de modèle logique.

Les motifs d'image aident à classer les informations dans les images. Les motifs musicaux mélodieux peuvent être identifiés avec des séquences musicales.

Modèles de conception

L'architecte Christopher Alexander a décrit pour la première fois langage des modèles Oui modèles de conception.

Un modèle de conception est un plan qui fournit une solution générale aux types de problèmes similaires que vous rencontrerez maintes et maintes fois dans n'importe quel domaine d'activité.. Voici un exemple.

Itérer avec la boucle “pour” de Python

La boucle for de Python résume le Modèle de conception d'itérateur si bien que la plupart des programmeurs Python ne sont même pas conscients du modèle de conception d'objet courant sous la surface. La boucle for effectue une affectation répétitive, exécuter votre bloc de code indenté une fois pour chaque élément de la séquence sur laquelle vous itérez.

quelques_primes = [2, 3, 5]
pour premier dans some_primes:
    imprimer(premier) #sortir 2 3 4

Mathématiques et modèles

Les mathématiques sont parfois appelées la science des régularités. Le concept le plus important en mathématiques est une fonction. Une fonction est une représentation abstraite d'un motif. de la même manière, chaque domaine d'activité a des modèles.

Ici, la fonction y = f (X) = 3x montré comme modèle de nombre ci-dessus. Le motif montre les valeurs de la séquence, mais une fonction peut sortir n'importe quelle valeur de la séquence de motifs directement.

Modèles de données dans les statistiques

Las visualizaciones gráficas como los histogrammesLes histogrammes sont des représentations graphiques qui montrent la distribution d’un ensemble de données. Ils sont construits en divisant la plage de valeurs en intervalles, O "Bacs", et compter la quantité de données tombées dans chaque intervalle. Cette visualisation vous permet d’identifier des modèles, Tendances et variabilité des données, faciliter l’analyse statistique et la prise de décision éclairée dans diverses disciplines.... en las estadísticas son útiles para ver patrones en los datos. Les modèles dans les données sont généralement décrits en termes de centre, extension, forme et caractéristiques inhabituelles.

Certaines distributions courantes ont des étiquettes descriptives spéciales, combien symétrique, en forme de cloche, biaisé, etc. Ceci est utile dans l'analyse exploratoire des données. La probabilité est utilisée pour anticiper des modèles dans les données.

de la même manière, chaque domaine d'activité a des modèles. Par exemple, les oncologues étudient les modèles de cellules cancéreuses pour déterminer la prophylaxie.

Donc, identifier les modèles est un moyen facile de comprendre, organiser et classer les informations.

Modèles dans l'exploration de données

Aujourd'hui, les données sont à la fois structurées (base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes...., tableur, etc.) comme non structuré (images, documents, etc.). Trouver des données pertinentes est un grand défi pour les parties prenantes.

Las herramientas de minería de datos realizan análisis de datos para descubrir patrones de datos importantes que contribuyen en gran mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique.... a las estrategias comerciales y la investigación científica.

Modèles dans l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique utilise les mathématiques, statistiques et connaissances et données spécifiques au domaine pour résoudre des problèmes complexes.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Voici une définition très simple.

L'apprentissage automatique change les choses (Les données) en nombre et trouver des modèles dans ces chiffres.

Pour trouver des modèles, on utilise des algorithmes. Un algorithme est un ensemble spécifique d'étapes pour effectuer une tâche.

Un “algorithme“En apprentissage automatique, il s'agit d'une procédure exécutée sur des données pour créer un apprentissage automatique.”maquette. ” Un apprentissage automatique algorithme est écrit pour dériver le maquette. Les maquette identifier le motifs dans les données qui pour se adapter à Les base de données. Pour se adapter à est synonyme de “trouver des modèles dans les données".

UNE “maquette"Dans l'apprentissage automatique, c'est le résultat d'un algorithme d'apprentissage automatique qui s'exécute sur des données.

Un modèle représente ce qui était appris à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. Es básicamente una función matemática que puede adaptarse a nuevos datos ajustando sus paramètresLes "paramètres" sont des variables ou des critères qui sont utilisés pour définir, mesurer ou évaluer un phénomène ou un système. Dans divers domaines tels que les statistiques, Informatique et recherche scientifique, Les paramètres sont essentiels à l’établissement de normes et de standards qui guident l’analyse et l’interprétation des données. Leur sélection et leur manipulation correctes sont cruciales pour obtenir des résultats précis et pertinents dans toute étude ou projet.....

Des modèles ils sont comme l'équation générale de une ligne y = a + bx, alors que motifs ils sont comme une équation spécifique, par exemple, y = 5 + 2X. L'apprentissage automatique consiste à généraliser correctement à des situations complètement nouvelles.

La tâche de base de l'apprentissage automatique est de créer un modèle qui peut prédire ou classer différents modèles à partir de données. L'une des applications de ceci est le tri des données indésirables ou indésirables.

Les algorithmes améliorent leurs performances de manière adaptative à mesure que le nombre d'échantillons disponibles pour l'apprentissage augmente.

Deux principaux types d'apprentissage automatique sont l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé..

La reconnaissance de formes dans une approche supervisée est appelée classification. Ces algorithmes utilisent une méthodologie en deux étapes pour identifier les motifs. La première étape est le développement / construction du modèle et la deuxième étape implique la prédiction d'objets nouveaux ou invisibles.

Apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique qui recherche des modèles auparavant non détectés dans un ensemble de données sans étiquettes préexistantes et avec une supervision humaine minimale.

Classification il est enseignement superviséL’apprentissage supervisé est une approche d’apprentissage automatique dans laquelle un modèle est formé à l’aide d’un ensemble de données étiquetées. Chaque entrée du jeu de données est associée à une sortie connue, permettre au modèle d’apprendre à prédire les résultats pour de nouvelles entrées. Cette méthode est largement utilisée dans des applications telles que la classification d’images, Reconnaissance vocale et prédiction de tendances, soulignant son importance dans..., alors que le groupement est apprentissage non supervisé.

L'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé... est une forme spécialisée d'apprentissage automatique qui s'inspire du fonctionnement du cerveau. L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones artificiels pour des tâches de modèle plus complexes comme le traitement audio et d'image, traitement du langage naturel, etc.

L'image suivante différencie l'apprentissage en profondeur des autres techniques d'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique vs reconnaissance de formes

L'apprentissage automatique est une forme de reconnaissance de modèles qui consiste essentiellement à entraîner des machines à reconnaître des modèles et à les appliquer à des problèmes pratiques.. L'apprentissage automatique est une fonction qui peut apprendre des données et continuer à se mettre à jour de manière itérative pour mieux fonctionner., mais la reconnaissance des formes n'apprend pas les problèmes, mais peut être codé pour apprendre des modèles.

Applications de reconnaissance de formes:

La vérité est hors de tous les modèles fixes.

• Traitement du langage naturel Des applications comme les vérificateurs d'orthographe et de grammaire, détecteurs de spam, les outils de traduction et d'analyse des sentiments s'appuient fortement sur des méthodes de reconnaissance de formes. Les expressions régulières sont utiles pour identifier des modèles de texte complexes pour le traitement du langage naturel.
• Poursuite, segmentationLa segmentation est une technique de marketing clé qui consiste à diviser un large marché en groupes plus petits et plus homogènes. Cette pratique permet aux entreprises d’adapter leurs stratégies et leurs messages aux spécificités de chaque segment, améliorant ainsi l’efficacité de vos campagnes. Le ciblage peut se faire sur des critères démographiques, Psychographique, géographique ou comportementale, Faciliter une communication plus pertinente et personnalisée avec le public cible.... y análisis de imágenes
  La reconnaissance de formes est utilisée pour fournir une intelligence de reconnaissance humaine aux machines nécessaires au traitement d'images.
• Vision par ordinateur
  La reconnaissance de formes est utilisée pour extraire des caractéristiques significatives à partir d'échantillons d'images / vidéo donnée et utilisée en vision par ordinateur pour divers
  applications telles que l'imagerie biologique et biomédicale. L'identification des tumeurs est un exemple classique.
• Analyse sismique
  L'approche de reconnaissance de formes est utilisée pour la découverte, imagerie et interprétation des modèles temporels dans les enregistrements de la matrice sismique.
  La reconnaissance de formes statistiques est implémentée et utilisée dans différents types de modèles d'analyse sismique.
• Classification / analyse du signal radar
  Les méthodes de reconnaissance de formes et de traitement du signal sont utilisées dans diverses applications de classification de signaux radar telles que la détection de mines terrestres et
  identifiant.
• Reconnaissance vocale
  Le plus grand succès de la reconnaissance vocale a été obtenu en utilisant des paradigmes de reconnaissance de formes en traitant chaque mot comme une unité..
• Identification des empreintes digitales
  De nombreuses méthodes de reconnaissance d'empreintes digitales sont utilisées pour
  effectuer une comparaison des empreintes digitales à partir desquelles la reconnaissance des formes se rapproche
  est largement utilisé.

conclusion

Quand les schémas se cassent, de nouveaux mondes surgissent.

Les motifs sont partout et font partie de notre vie. Nous devons nous mettre à l'écoute pour les identifier et les reconnaître. L'avenir de l'humanité dépend de la reconnaissance des formes. Inutile de dire que le progrès technologique dépend fortement de l'adoption d'anciens et de nouveaux modèles..

A propos de l'auteur

Soja Prasad TVSNV, un professionnel de l'informatique et consultant avec plus de 15 années d'expérience dans la gestion de projets informatiques dans des domaines tels que les industries des télécommunications, pétrole et pharmaceutique. Il a aussi 5 années d'expérience dans la gestion de projets non informatiques. En dehors de la programmation, mes intérêts incluent l'écoute de la musique, écrire des lettres, lire des livres et trouver. Vous pouvez me contacter dans mon LinkedIn profil.

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