The jaunās tehnoloģijas piemēram, mašīnmācīšanās, kā arī lielie dati. Pašlaik ir kļuvuši pieejami dažādi dati, par kuriem tika pieņemts, ka tiek uzskatīts citādi. Šos datus var fiksēt iespējamos papildu avotos, lai datu analīzei izmantotu sarežģītākas metodes, lai palielinātu uzņēmējdarbības priekšrocības. Modeļa atpazīšana piedāvā plānoto labumu korporācijai, kas ļauj to nepārtraukti attīstīt nepārtraukti mainīgajā tirgū. Digitālajā pasaulē modelis nav nekas cits kā viss, ko var arī fiziski redzēt, citādi matemātiski novērojot, izmantojot algoritmus. Piemēram, apģērba dažādās krāsas, runas raksts utt datorzinātne var apzīmēt ar vektoru pazīmju principu palīdzību.
Kas ir modeļa atpazīšana?
The modeļa atpazīšanas definīcija ir datu diferencēšanas, kā arī segmentēšanas procedūra, pamatojoties uz vispārīgiem elementiem, citādi izvirzītiem kritērijiem, kurus var sasniegt ar konkrētiem algoritmiem. Šī atzīšana ir viens no būtiskākajiem mašīnmācīšanās tehnoloģijas elementiem.
Kristofera Bišopa prezentācijas darbā ir aprakstīti jēdzieni modeļa atpazīšana un mašīnmācīšanās , kur šī atzīšana attiecas uz automātiska noteikšana informācijas likumsakarības, izmantojot datora algoritmus, un, izmantojot šīs likumsakarības, darbības var veikt tāpat kā datu klasifikāciju dažādās kategorijās.
Izmantojot šo atpazīšanu, lietas var noteikt, pamatojoties uz to pazīmēm. Šis modelis stāsta datu stāstus visā lejupslīdē, tapās, plakanās līnijās un plūsmās. Šeit dati var būt jebkas, piemēram, teksts, attēls, skaņa, noskaņojums utt. Izmantojot šos algoritmus, secīgos rakstura datus var apstrādāt, padarot sēriju saprotamu.
modeļa atpazīšana
Šīs atzīšanas piemēri galvenokārt ietver runātāju identifikāciju, runas atpazīšana , automātiska medicīniskā diagnostika un MDR (multimediju dokumentu atpazīšana).
Modeļa atpazīšanas pazīmes var apzīmēt kā nepārtrauktus, diskrētus bināros mainīgos. To var definēt kā viena (vai) vairāku mērījumu nozīmi, kas aprēķināta tā, lai tajā tiktu uzskaitītas dažas svarīgas lietas īpašības. Šīs iezīmes galvenokārt ietver šādas.
- Šai sistēmai ātri un precīzi jānosaka pazīstamais modelis
- Identificējiet un kategorizējiet nezināmus objektus
- Precīzi identificējiet objektus un formas no dažādiem leņķiem
- Atpazīt modeļus pat tad, ja tie ir daļēji aprakti
- Ātri identificējiet modeļus ar vieglumu un automātiskumu.
Modeļi
- Šie modeļi ir klasificēti trīs, piemēram, statistikas, sintaktikas vai strukturālās un veidņu atbilstības.
- Statistiskais modelis tiek izmantots, lai atpazītu, kur precīzs gabals pieder, un šāda veida modelis izmanto uzraudzītu mašīnmācīšanos.
- Sintaktisko vai strukturālo modeli izmanto, lai aprakstītu vairāk saliktu attiecību starp elementiem. Šāda veida modelī tiek izmantota daļēji kontrolēta mašīnmācīšanās
- Veidņu atbilstības modelis tiek izmantots, lai līdzsvarotu objekta īpašības ar iepriekš definētu veidni, kā arī atpazītu objektu ar starpniekservera palīdzību. Šāda veida modeli izmanto plaģiāta pārbaudei.
Strādā
Šīs atpazīšanas algoritms galvenokārt ietver divas galvenās daļas, piemēram, pētniecisko un aprakstošo. Izpētes līdzeklis tiek izmantots, lai identificētu informācijas kopīgās iezīmes, bet aprakstošo - kopīgo klasificēšanai noteiktā veidā
Šo divu elementu sajaukumu var izmantot, lai noņemtu ieskatu informācijā, ieskaitot izmantošanu lielo datu analītikā. Analizējot parastos faktorus un to saistību, priekšmetā tiek atklātas detaļas, kas ir kritiskas tās izpratnei.
Process / soļi, kas iesaistīti modeļa atpazīšanā
- Datu vākšana no dažādiem avotiem
- Iztīrīja datus no trokšņa
- Dati tiek novēroti par saistītām pazīmēm, citādi vispārīgiem elementiem
- Pēc tam šie elementi tiek apvienoti precīzās sadaļās
- Šīs sadaļas tiek pārbaudītas, lai iegūtu ieskatu datu kopās
- Noņemtie ieskati tiek veikti biznesa procesā.
process-soļi-iesaistīti-modeļa atpazīšanā
Receptori
Termins PRR apzīmē modeļa atpazīšanas receptorus. Tam ir būtiska loma dabiskās imūnsistēmas piemērotās funkcijas ietvaros. Tie ir dīgļa līnijas fiksēti saimniekdatori, kas pamana molekulas, kas raksturīgas patogēniem. Tie ir olbaltumvielas, kas galvenokārt izpaužas ar iedzimtām imūnsistēmas šūnām, piemēram, dendritiskām šūnām, monocītiem, makrofāgiem, epitēlija un neitrofilu šūnām, lai atpazītu divas molekulu kopas:
PAMPS (ar patogēnu saistīts molekulārais modelis) ir savienoti, izmantojot mikrobu patogēnus, un DAMPS (ar bojājumiem saistīti molekulārie modeļi) ir savienoti, izmantojot saimniekšūnu komponentus, kas tiek izvadīti visā šūnu bojājuma laikā. Tos sauc arī par PPRR (primitīviem modeļu atpazīšanas receptoriem), jo tie mainījās pirms citām imūnsistēmas daļām.
PRR apakšgrupas tiek klasificētas dažādos veidos, pamatojoties uz to funkciju, liganda specifiskumu, lokalizāciju un evolūcijas attiecībām. Atkarībā no lokalizācijas to var klasificēt divos veidos, piemēram, ar membrānu saistītās PRR un citoplazmas PRR. Membrānai piesaistīti PRR, kas ietver TLR (Toll veida receptorus) un CLR (C tipa lektīna receptorus), savukārt citoplazmas PRR satur NLR (NOD līdzīgus receptorus) un RLR (RIG-I līdzīgus receptorus).
Priekšrocības
Modeļa atpazīšanas priekšrocības ietver šādas.
- Tas atrisina kategorizēšanas problēmas
- Tas atrisina viltotas biometriskās noteikšanas problēmas
- To izmanto, lai atpazītu auduma modeli vizuāli bojātiem neredzīgiem cilvēkiem.
- Tas palīdz runātāja diarizācijā.
- Izmantojot šo, var identificēt konkrētu objektu no atšķirīga leņķa.
Trūkumi
Modeļa atpazīšanas trūkumi ir šādi.
- Šāda veida atzīšanu ir grūti izpildīt, un tā ir ārkārtīgi lēna metode.
- Lai iegūtu lielāku precizitāti, ir nepieciešama lielāka datu kopa.
- Tas nevar izskaidrot, kāpēc tiek identificēts precīzs objekts.
Pieteikumi
The modeļu atpazīšanas lietojumprogrammas galvenokārt ietver šādas.
- To izmanto attēlu apstrādē, analīzē un segmentēšanā
- To izmanto datora redzēšanā
- To izmanto radara signāla klasifikācijā vai analīzē
- Tas tiek izmantots pirkstu nospiedumu identifikācija
- To izmanto seismiskajā analīzē
- To lieto runas atpazīšanā
Rakstu atpazīšanas vēstules tās mērķis ir ātri publicēt īsus rakstus ar lielu uzmanību modeļu atpazīšanā. Mācību priekšmeta sfēras galvenokārt aptver visas pašreizējās izpratnes jomas, ko apzīmē IAPR - Starptautiskās paraugu atpazīšanas asociācijas tehniskās grupas. Piemēri galvenokārt ietver statistikas, neironu tīklus, datu ieguvi, mašīnmācīšanos, algebrisko, modeļa atpazīšanu, pamatojoties uz grafiku, signālu analīzi, attēlu apstrādi, robotiku, runas atpazīšanu, mūzikas analīzi, multivides sistēmas, biometriku utt.
Tādējādi tas viss attiecas uz modeļa atpazīšanu. Tālāk attīstību skaitļošanas tehnoloģijas, tā ir atslēga. Izmantojot to, lielo datu analīze var attīstīties vairāk, un visi var gūt labumu no mašīnmācīšanās algoritmiem. To var veikt jebkura veida nozarē attiecībā uz to, kur viņu informācija ir salīdzināta ar informāciju. Tādējādi ir saprātīgi ticēt iespējai ieviest šo tehnoloģiju tirdzniecības operācijās, lai padarītu tās īpaši prasmīgas. Šeit ir jautājums jums, kas ir modeļa atpazīšanas receptors ?
