זיהוי תבניות הוא אחד המאפיינים המרכזיים השולטים בכל פרויקט AI או ML. התעשייה של למידת מכונות בוודאי פורחת ובכיוון טוב. המצביעים הבאים יוסקרו במאמר זה:
- מבוא
- למידת מכונה
- זיהוי תבנית
- תכונות של זיהוי תבניות
- מודלים להכשרה ולמידה בזיהוי תבניות
- יישומים של זיהוי תבניות
- יתרונות ההכרה בתבניות
- ההבדל בין למידת מכונה לזיהוי תבניות
- סיכום
מבוא
בעולם של ימינו, הרבה סוגים שונים של נתונים זורמים על פני מערכות על מנת לקטלג את הנתונים שאיננו יכולים להשתמש בתכנות מסורתי שיש בו כללים שיכולים לבדוק כמה תנאים ולסווג נתונים.
הפיתרון לבעיה זו הוא Machine Learning, בעזרתו נוכל ליצור מודל שיכול לסווג שונהדפוסים מנתונים. אחד היישומים לכך הוא סיווג ספאם או נתוני ספאם.
למידת מכונה
בלימוד מכונה איננו יכולים לצפות שמודל יהיה מדויק ב 100% אך התחזיות צריכות להיות קרובות ככל האפשר, כך שניתן יהיה לסווג אותו בקטגוריה מסוימת. בלימוד מכונה המודל נוצר על בסיס כמה אלגוריתמים שלומדים מהנתונים שמספקים כדי לחזות.
המודל מבוסס על סטטיסטיקה. למידת מכונה דורשת כמה נתונים כדי לנתח אותם וליצור אוטומטית מודל כלשהו שיכול לחזות דברים. על מנת לקבל טובחיזויים ממודל, עלינו לספק נתונים בעלי מאפיינים שונים כדי שהאלגוריתמים יבינו דפוסים שונים העשויים להתקיים בבעיה נתונה.
זיהוי תבנית
דפוסים מוכרים בעזרת אלגוריתמים המשמשים ללימוד מכונה. זיהוי דפוסים הוא תהליך סיווג הנתונים על בסיס המודל שנוצר על ידי נתוני אימון, אשר מזהים דפוסים ומאפיינים מהתבניות.
זיהוי תבניות הוא התהליך שיכול לזהות קטגוריות שונות ולקבלמידע על נתונים מסוימים. חלק מהיישומים של זיהוי תבניות הם זיהוי קולי, תחזית מזג אוויר, זיהוי אובייקטים בתמונות וכו '.
תכונות של זיהוי תבניות:
זיהוי תבניות לומד מהנתונים.
עבור דוגמאות לתכנית לולאה
זיהוי אוטומטי של דפוסים גם כאשר הם נראים חלקית.
אמור להיות מסוגל לזהות דפוסים מוכרים.
יש לזהות את הדפוס מזוויות וצורות שונות.
מודלים להכשרה ולמידה בזיהוי תבניות
ראשית יש לחלק את הנתונים להגדרת סט הדרכה ובדיקה. למידה מהנתונים יכולה לדעת כיצד התחזיות של המערכת תלויות בנתונים הניתנים וכן איזה אלגוריתם מתאים היטב לנתונים ספציפיים, זהו שלב חשוב מאוד. מאחר ונתונים מחולקים לשתי קטגוריות אנו יכולים להשתמש בנתוני אימון להכשרת אלגוריתם ונתוני בדיקה משמשים לבדיקת המודל, כפי שכבר נאמר הנתונים צריכים להיות אימונים מגוונים ונתוני הבדיקה צריכים להיות שונים.
אז אנו מחלקים נתונים לשתי קבוצות בדרך כלל אנו מחלקים נתונים שבהם 70% מהנתונים משמשים לאימון המודל, אלגוריתמים מוציאים את הדפוסים החשובים מהספקנתונים ויוצר מודל. ערכת הבדיקה מכילה 30% מכלל הנתונים ואז משתמשים בה כדי לאמת את ביצועי המודל, כלומר עד כמה המודל מנבא את התוצאות בצורה מדויקת.
יישומים של זיהוי תבניות
ראייה ממוחשבת : ניתן לזהות אובייקטים בתמונות בעזרת זיהוי תבניות אשר יכולים לחלץ דפוסים מסוימים מהתמונה או מהווידאו בהם ניתן להשתמש בזיהוי פנים, טכנולוגיה חקלאית וכו '.
מינהל אזרחי: מערכות מעקב וניתוח תנועה לזיהוי עצמים כגון מכונית.
הַנדָסָה: זיהוי דיבור נמצא בשימוש נרחב במערכות כמו Alexa, Siri ו- Google Now.
גֵאוֹלוֹגִיָה: זיהוי סלעים, זה עוזר לגיאולוג לזהות סלעים.
זיהוי דיבור: בזיהוי דיבור מתייחסים למילים כאל תבנית ונמצאים בשימוש נרחב באלגוריתם זיהוי הדיבור.
סריקת טביעות אצבע: בזיהוי טביעות אצבע, נעשה שימוש נרחב בזיהוי תבניות לזיהוי אדם שאחד מהיישומים למעקב אחר נוכחות בארגונים.
יתרונות ההכרה בתבניות
- ניתן לפרש רצפי DNA
- מיושם בהרחבה בתחום הרפואי ורובוטיקה.
- ניתן לפתור בעיות סיווג באמצעות זיהוי תבניות.
- איתור ביומטרי
- יכול לזהות אובייקט מסוים מזוויות שונות.
ההבדל בין למידת מכונה לזיהוי תבניות
ML הוא היבט שנלמד מהנתונים ללא תוכנות מפורשות, שעשוי להיות איטרטיבי וממשיך להיות מדויק ככל שהוא ממשיך לבצע משימות. ML הוא סוג של זיהוי תבניות שהוא בעצם הרעיון של מכונות אימון לזהות תבניות ולהחיל אותן על בעיות מעשיות. ML היא תכונה שיכולה ללמוד מנתונים ולמשיך לעדכן את עצמה באופן ביצועי טוב יותר, אך זיהוי תבניות אינו לומד בעיות, אך ניתן לקודד אותה כדי ללמוד דפוסים. זיהוי תבניות מוגדר כסיווג נתונים על סמך המידע הסטטיסטי שנצבר מדפוסים.
לזיהוי תבניות תפקיד חשוב במשימה אותה מנסה למידת מכונה להשיג. באופן דומה, כאשר בני אדם לומדים על ידי זיהוי דפוסים. דפוסים משתנים מדפוסים חזותיים, דפוסי קול, אותות, נתוני מזג אוויר וכו '. ניתן לפתח מודל ML להבנת דפוסים באמצעות ניתוח סטטיסטי שיכול לסווג נתונים נוספים. התוצאות עשויות להיות ערך אפשרי או תלויות בסבירות להופעת נתונים.
סיכום
במאמר זה בדקנו מהי למידת מכונה וזיהוי תבניות, כיצד הם עובדים יחד על מנת ליצור מודל מדויק ויעיל. בחנו תכונות שונות של זיהוי תבניות. כמו כן, כיצד הנתונים מחולקים למערך אימונים ומערך בדיקות וכיצד ניתן להשתמש בהם כדי ליצור מודל יעיל שיכול לספק חיזויים מדויקים. מה היישומים שלהם וכיצד הם נבדלים זה מזה נדון בקצרה?
אדוריקה גורם לך להיות בקיא בטכניקות כמו למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ו עיבוד שפה טבעית. הוא כולל הדרכה בנושא ההתקדמות האחרונה והגישות הטכניות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה כגון למידה עמוקה, מודלים גרפיים ולמידת חיזוק.
אם יש לך שאילתות הקשורות למאמר זה אנא השאר אותן ב קטע הערות להלן ונחזור בהקדם האפשרי.