Riconoscimento del modello | Importanza del riconoscimento dei modelli

introduzione

Essereoppure è tutta una logica confusa

Era il periodo pre-corona e andavo al cinema. Prima dell'inizio del film, è stato suonato l'inno nazionale. Tutti si sono alzati volontariamente in piedi con rispetto. Ho visto alcuni di loro cantare ad alta voce. Un uomo (forse dall'esercito) ha anche salutato la bandiera visualizzata sullo schermo. Uno straniero che era perplesso, tuttavia, mi sono alzato lentamente guardando il pubblico.

Nell'incidente precedente, Ho citato diverse azioni (in piedi, cantando e salutando) del pubblico che è stato attivato suonando un motivo musicale familiare. Supponiamo che il teatro abbia 100 pubblico e costruire una tabella di dati immaginaria di azioni.

Se sostituisco Global Action con ‘comportamento Modello’, o semplicemente ‘Modello’ puoi vedere che il modello più comune è in piedi e il modello raro sta ondeggiando. All'estero, anche se confuso, ha seguito lo schema più comune. Nota che il nostro mondo è pieno di schemi. La natura è piena di schemi.

È divertente imitare i gesti e le parole degli altri, come le celebrità. Questo significa semplicemente catturare modelli di comportamento e linguaggio..

Non mi fido delle PAROLE, Metto in dubbio anche le AZIONI, ma non dubito dei MODELLI

Che cos'è un modello?

Un pattern è un fenomeno che si ripete regolarmente secondo una regola o condizione stabilita.

Nel mio post sul blog sopra, Ho già detto che la musica riguarda schemi melodiosi?. In questo articolo, Mi concentrerò sui modelli in generale e sulla loro importanza nell'apprendimento umano e automatico.

Apprendimento umano e riconoscimento di schemi

L'apprendimento è l'interruzione costante di un vecchio schema, una svolta che sostituisce qualcosa di vecchio con qualcosa di nuovo.

Gli esseri umani e gli animali imparano con l'aiuto dei loro sensi. L'apprendimento aiuta a identificare e riconoscere i modelli che ci circondano. Il processo di riconoscimento del modello comporta la corrispondenza delle informazioni ricevute con le informazioni già memorizzate nel cervello.. Fare la connessione tra i ricordi e le informazioni percepite è un passo nel riconoscimento di schemi chiamato identificazione..

Riconosci i modelli

Il riconoscimento del modello richiede la ripetizione delle esperienze. Tutte le scoperte e le invenzioni fino ad oggi sono il risultato delle capacità di riconoscimento dei modelli degli esseri umani.

Gli umani tendono a vedere schemi ovunque. Sono importanti quando si fanno i confronti, giudizi e acquisire conoscenze; tendiamo ad essere a disagio con il caos e il caso, come lo sconosciuto che era perplesso nei film.

Perché i modelli?

Trovare schemi è l'essenza della saggezza.

Trovare modelli è estremamente importante. I modelli semplificano il nostro compito.

Prendiamo il semplice esempio della somma di numeri da 1 al 10, Che cos'è 55.

1 + 2 + 3 +… + 10 = 55

Ora, la somma di 11 un 20 è 10 × 10 + 55 = 155

E allo stesso modo, la somma di 21 un 30 è 20 × 10 + 55 = 255.

Possiamo andare avanti con questo Modello fare una somma di 10 numeri consecutivi. Le formule matematiche non sono altro che rappresentazioni concise di schemi.

Tipi di modelli

Di seguito è riportato un esempio di un modello logico.

I modelli di immagine aiutano a classificare le informazioni nelle immagini. I pattern musicali melodiosi possono essere identificati con le sequenze musicali.

Modelli di progettazione

L'architetto Christopher Alexander ha descritto per la prima volta linguaggio del modello e modelli di progettazione.

Un modello di progettazione è un piano che fornisce una soluzione generale ai tipi simili di problemi che incontrerai più e più volte in qualsiasi campo di attività.. Ecco un esempio.

Iterando con il ciclo “per” di Python

Il ciclo for di Python astrae il Modello di progettazione dell'iteratore così accuratamente che la maggior parte dei programmatori Python non è nemmeno a conoscenza del modello di progettazione degli oggetti in esecuzione sotto la superficie. Il ciclo for esegue un'assegnazione ripetuta, eseguendo il blocco di codice rientrato una volta per ogni elemento della sequenza su cui stai iterando.

alcuni_primi = [2, 3, 5]
per primo in alcuni_primi:
    Stampa(primo) #produzione 2 3 4

Matematica e schemi

La matematica è talvolta chiamata la scienza dei modelli. Il concetto più importante in matematica è una funzione. Una funzione è una rappresentazione astratta di un pattern. Allo stesso modo, ogni campo di attività ha dei modelli.

Qui, la funzione y = f (X) = 3x mostrato come schema numerico sopra. Il modello mostra i valori della sequenza, ma una funzione può emettere direttamente qualsiasi valore dalla sequenza del modello.

Modelli di dati nelle statistiche

Las visualizaciones gráficas como los istogrammiGli istogrammi sono rappresentazioni grafiche che mostrano la distribuzione di un set di dati. Sono costruiti dividendo l'intervallo di valori in intervalli, oh "Bidoni", e il conteggio della quantità di dati che cadono in ogni intervallo. Questa visualizzazione consente di identificare i modelli, tendenze e variabilità dei dati in modo efficace, facilitare l'analisi statistica e il processo decisionale informato in varie discipline.... en las estadísticas son útiles para ver patrones en los datos. I modelli nei dati sono comunemente descritti in termini di centro, estensione, forma e caratteristiche insolite.

Alcune distribuzioni comuni hanno etichette descrittive speciali, quanto simmetrico?, a forma di campana, distorto, eccetera. Questo è utile nell'analisi esplorativa dei dati. La probabilità viene utilizzata per anticipare i modelli nei dati.

Allo stesso modo, ogni campo di attività ha dei modelli. Ad esempio, gli oncologi studiano i modelli delle cellule tumorali per determinare la profilassi.

Perciò, identificare i modelli è un modo semplice per capire, organizzare e classificare le informazioni.

Modelli nel data mining

Oggi, i dati sono entrambi strutturati (Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti...., foglio di calcolo, eccetera.) come non strutturato (immagini, documenti, eccetera.). Trovare dati rilevanti è una grande sfida per le parti interessate.

Las herramientas de minería de datos realizan análisis de datos para descubrir patrones de datos importantes que contribuyen en gran misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... a las estrategias comerciales y la investigación científica.

Modelli nell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico utilizza la matematica, statistiche e conoscenze e dati specifici del dominio per risolvere problemi complessi.

Cos'è l'apprendimento automatico?? Ecco una definizione molto semplice.

L'apprendimento automatico sta cambiando le cose (dati) in numeri e trova modelli in quei numeri.

Per trovare modelli, vengono utilizzati algoritmi. Un algoritmo è un insieme specifico di passaggi per eseguire un'attività.

un “algoritmo“Nel machine learning è una procedura che viene eseguita sui dati per creare machine learning”modello. ” Un apprendimento automatico algoritmo è scritto per derivare il modello. il modello identifica il modelli nei dati che adattarsi il set di dati. Per adattarsi è sinonimo di “trova modelli nei dati".

UN “modello"Nel machine learning è il risultato di un algoritmo di machine learning che gira sui dati.

Un modello rappresenta ciò che era imparato utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico. Es básicamente una función matemática que puede adaptarse a nuevos datos ajustando sus parametriIl "parametri" sono variabili o criteri che vengono utilizzati per definire, misurare o valutare un fenomeno o un sistema. In vari campi come la statistica, Informatica e Ricerca Scientifica, I parametri sono fondamentali per stabilire norme e standard che guidano l'analisi e l'interpretazione dei dati. La loro corretta selezione e gestione sono fondamentali per ottenere risultati accurati e pertinenti in qualsiasi studio o progetto.....

Modelli sono come l'equazione generale a partire dal una linea y = a + bx, Mentre modelli sono come un'equazione specifica, ad esempio, y = 5 + 2X. L'apprendimento automatico riguarda la generalizzazione corretta a situazioni completamente nuove.

Il compito di base dell'apprendimento automatico è creare un modello in grado di prevedere o classificare modelli diversi dai dati. Una delle applicazioni di questo è l'ordinamento dei dati spazzatura o spazzatura.

Gli algoritmi migliorano in modo adattivo le loro prestazioni man mano che aumenta il numero di campioni disponibili per l'apprendimento.

Due tipi principali di apprendimento automatico sono l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato.

Il riconoscimento del modello in un approccio supervisionato è chiamato classificazione. Questi algoritmi utilizzano una metodologia in due fasi per identificare il modelli. La prima fase è lo sviluppo / costruzione del modello e la seconda fase prevede la previsione di oggetti nuovi o invisibili.

Apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che cerca modelli non rilevati in precedenza in un set di dati senza etichette preesistenti e con una supervisione umana minima.

Classificazione è apprendimento supervisionatoL'apprendimento supervisionato è un approccio di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato utilizzando un set di dati etichettati. Ogni input nel set di dati è associato a un output noto, consentendo al modello di imparare a prevedere i risultati per nuovi input. Questo metodo è ampiamente utilizzato in applicazioni come la classificazione delle immagini, Riconoscimento vocale e previsione delle tendenze, sottolineandone l'importanza in..., Mentre il raggruppamento è apprendimento non supervisionato.

Apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... è una forma specializzata di apprendimento automatico che si ispira al modo in cui funziona il cervello. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali per compiti di pattern più complessi come l'elaborazione di audio e immagini, elaborazione del linguaggio naturale, eccetera.

L'immagine seguente differenzia il deep learning da altre tecniche di machine learning.

Apprendimento automatico e riconoscimento di modelli

L'apprendimento automatico è una forma di riconoscimento di modelli che è fondamentalmente l'idea di addestrare le macchine a riconoscere i modelli e applicarli a problemi pratici.. L'apprendimento automatico è una funzione che può apprendere dai dati e continuare ad aggiornarsi in modo iterativo per ottenere prestazioni migliori., ma il riconoscimento del modello non impara i problemi, ma può essere codificato per apprendere modelli.

Applicazioni per il riconoscimento di modelli:

La verità è fuori da tutti gli schemi fissi.

• Elaborazione del linguaggio naturale App come correttori ortografici e grammaticali, rilevatori di spam, gli strumenti di traduzione e di analisi del sentiment si basano molto sui metodi di riconoscimento dei modelli. Le espressioni regolari sono utili per identificare modelli di testo complessi per l'elaborazione del linguaggio naturale.
• Accusa, segmentazioneLa segmentazione è una tecnica di marketing chiave che comporta la divisione di un ampio mercato in gruppi più piccoli e omogenei. Questa pratica consente alle aziende di adattare le proprie strategie e i propri messaggi alle caratteristiche specifiche di ciascun segmento, migliorando così l'efficacia delle tue campagne. Il targeting può essere basato su criteri demografici, psicografico, geografico o comportamentale, facilitando una comunicazione più pertinente e personalizzata con il pubblico di destinazione.... y análisis de imágenes
  Il riconoscimento del modello viene utilizzato per fornire l'intelligenza di riconoscimento umano alle macchine necessarie nell'elaborazione delle immagini.
• Visione computerizzata
  Il riconoscimento del modello viene utilizzato per estrarre caratteristiche significative da campioni di immagini / video fornito e utilizzato nella visione artificiale per vari
  applicazioni come l'imaging biologico e biomedico. L'identificazione del tumore è un classico esempio.
• Analisi sismica
  L'approccio di riconoscimento del modello viene utilizzato per la scoperta, imaging e interpretazione di modelli temporali nelle registrazioni di matrici sismiche.
  Il riconoscimento del modello statistico è implementato e utilizzato in diversi tipi di modelli di analisi sismica.
• Classificazione / analisi del segnale radar
  I metodi di riconoscimento del modello e di elaborazione del segnale sono utilizzati in varie applicazioni di classificazione del segnale radar come il rilevamento delle mine antiuomo e
  ID.
• Riconoscimento vocale
  Il più grande successo nel riconoscimento vocale è stato ottenuto utilizzando paradigmi di riconoscimento di modelli trattando ogni parola come un'unità..
• Identificazione delle impronte digitali
  Vengono utilizzati molti metodi di riconoscimento delle impronte digitali per
  eseguire il confronto delle impronte digitali da cui si sta avvicinando il riconoscimento del modello
  è ampiamente usato.

conclusione

Quando gli schemi si rompono, nascono nuovi mondi.

I modelli sono ovunque e fanno parte della nostra vita. Dobbiamo sintonizzarci per identificarli e riconoscerli. Il futuro dell'umanità dipende dal riconoscimento degli schemi. Inutile dire che il progresso tecnologico è fortemente dipendente dall'adozione di vecchi e nuovi modelli..

Circa l'autore

Soy Prasad TVSNV, un professionista IT e consulente con più di 15 anni di esperienza nella gestione di progetti IT in settori come le industrie delle telecomunicazioni, petrolifero e farmaceutico. Ha anche 5 anni di esperienza nella gestione di progetti non IT. A parte la programmazione, i miei interessi includono l'ascolto di musica, scrivere lettere, leggere libri e inventare. Puoi contattarmi nel mio LinkedIn profilo.

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