그만큼 신흥 기술 머신 러닝과 빅 데이터 같은 것입니다. 현재, 다르게 고려 된 다른 데이터를 사용할 수있게되었습니다. 이 데이터는 데이터 분석에 더 어려운 방법을 활용하여 비즈니스의 이점을 높이기 위해 추가 가능한 소스에서 수정 될 수 있습니다. 패턴 인식은 기업에 계획된 이점을 제공하여 끊임없이 변화하는 시장에서 끊임없는 개발을 수행합니다. 디지털 세계에서 패턴은 모든 것이 아니라 알고리즘을 적용하여 물리적으로 관찰 할 수도 있습니다. 예를 들어, 의복의 다른 색상, 말의 패턴 등이 있습니다. 컴퓨터 과학 벡터 기능 원칙의 도움으로 의미 할 수 있습니다.

패턴 인식이란 무엇입니까?

그만큼 패턴 인식 고화질 데이터를 차별화하고 일반 요소를 기반으로 세분화하는 절차입니다. 그렇지 않으면 특정 알고리즘으로 달성 할 수있는 기준을 설정합니다. 이러한 인식은 기계 학습 기술의 필수 요소 중 하나입니다.

Christopher Bishop의 프레젠테이션 작업은 패턴 인식 및 기계 학습 ,이 인식은 자동 감지 컴퓨터 알고리즘을 통한 정보의 규칙 성 및 이러한 규칙 성을 사용하여 다양한 범주로 데이터 분류와 같은 조치를 취할 수 있습니다.

이 인식을 사용하면 특징에 따라 사물을 식별 할 수 있습니다. 이 패턴은 썰물, 급증, 평평한 선 및 흐름 전반에 걸쳐 데이터 스토리를 전달합니다. 여기에서 데이터는 텍스트, 이미지, 사운드, 감정 등과 같은 어떤 것이 든 될 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 사용하면 시리즈를 이해할 수있게함으로써 순차적 성격의 모든 데이터를 처리 할 수 있습니다.

패턴 인식

이 인식의 예는 주로 화자 식별, 음성 인식 , 자동 의료 진단 및 MDR (멀티미디어 문서 인식).

패턴 인식의 특징은 연속적인 이산 이진 변수로 나타낼 수 있습니다. 그것은 하나 (또는) 그 이상의 측정의 의미로 정의 될 수 있으며, 사물의 몇 가지 중요한 특성을 계산하도록 계산됩니다. 이것의 특징은 주로 다음과 같습니다.

“가변 전원 공급 장치 구축 ”

이 시스템은 익숙한 패턴을 빠르고 정확하게 식별해야합니다.
알 수없는 개체 식별 및 분류
다양한 각도에서 물체와 모양을 정확하게 식별
부분적으로 묻혀 있어도 패턴 인식
쉽고 자동으로 빠르게 패턴을 식별합니다.

모델

이러한 모델은 통계, 구문 또는 구조, 템플릿 일치의 세 가지로 분류됩니다.
통계 모델은 정확한 조각이 속한 곳을 인식하는 데 사용되며 이러한 종류의 모델은 감독 된 기계 학습을 활용합니다.
구문 또는 구조 모델은 요소 간의 더 복잡한 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 이런 종류의 모델은 반 제어 기계 학습을 활용합니다.
Template Matching 모델은 사전 정의 된 템플릿으로 객체의 기능을 동등하게하고 프록시의 도움으로 객체를 인식하는 데 사용됩니다. 이런 종류의 모델은 표절 검사에 사용됩니다.

일

이 인식 알고리즘은 주로 탐색 및 설명과 같은 두 가지 주요 부분을 포함합니다. 탐색은 정보 내의 공통성을 식별하는 데 사용되는 반면 설명은 특정 방식으로 공통성을 분류하는 데 사용됩니다.

이 두 요소의 조합은 빅 데이터 분석 내 활용을 구성하는 정보에서 인사이트를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적인 요인과 연관성을 분석하면 주제 내에서이를 이해하는 데 중요한 세부 사항이 발견됩니다.

패턴 인식과 관련된 프로세스 / 단계

다양한 소스에서 데이터 수집
노이즈로 인한 데이터 정리
관련 기능에 대한 데이터가 관찰됩니다.
결과적으로 이러한 요소는 정확한 섹션 내에서 클러스터링됩니다.
이 섹션은 데이터 세트에 대한 통찰력을 검사합니다.
제거 된 인사이트는 비즈니스 프로세스에서 실행됩니다.

패턴 인식에 관련된 프로세스 단계

수용체

PRR이라는 용어는 패턴 인식 수용체를 나타냅니다. 그것은 자연 면역 체계의 적절한 기능 내에서 필수적인 역할을합니다. 이들은 생식선에 의해 고정 된 호스트 센서로, 병원균에 대해 고유 한 분자를 감지합니다. 이들은 주로 수지상 세포, 단핵구, 대 식세포, 상피 및 호중구 세포와 같은 타고난 면역계 세포로 발현되어 두 가지 분자 세트를 인식하는 단백질입니다.

PAMPS (병원체 관련 분자 패턴)는 미생물 병원체를 통해 연결되고 DAMPS (손상 관련 분자 패턴)는 세포 손상을 통해 배출되는 숙주 세포 성분을 통해 연결됩니다. 이들은 또한 면역 체계의 다른 부분보다 먼저 바뀌었기 때문에 PPRR (원시적 패턴 인식 수용체)이라고도 불립니다.

PRR 하위 그룹은 기능, 리간드 특이성, 국소화 및 진화 관계에 따라 여러 유형으로 분류됩니다. 지역화에 따라 막 결합 PRR 및 세포질 PRR과 같은 두 가지 유형으로 분류 할 수 있습니다. 막 결합 PRR은 TLR (Toll- 유사 수용체) 및 CLR (C- 타입 렉틴 수용체)을 포함하는 반면 세포질 PRR은 NLR (NOD- 유사 수용체) 및 RLR (RIG-I- 유사 수용체)을 포함합니다.

장점

패턴 인식의 장점은 다음과 같습니다.

“다양한 유형의 토글 스위치 ”

분류 문제를 해결합니다.
가짜 생체 측정 탐지 문제를 해결합니다.
시각 장애인의 옷감 패턴을 인식하는 데 사용됩니다.
화자 분할을 지원합니다.
이것을 사용하면 다른 각도에서 특정 물체를 식별 할 수 있습니다.

단점

패턴 인식의 단점은 다음과 같습니다.

이런 종류의 인식은 실행하기 어렵고 매우 느린 방법입니다.
향상된 정확도를 얻으려면 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.
정확한 개체가 식별되는 이유를 명확히 할 수 없습니다.

응용

그만큼 패턴 인식 애플리케이션 주로 다음을 포함합니다.

이미지 처리, 분석 및 세분화에 사용됩니다.
이것은 컴퓨터 비전에서 사용됩니다.
레이더 신호 분류 또는 분석에 사용됩니다.
이것은에서 사용됩니다 지문 인식
지진 분석에 사용됩니다.
이것은 음성 인식에 사용됩니다.

패턴 인식 문자 패턴 인식에 대한 광범위한 관심의 짧은 기사를 빠르게 게시하는 것을 목표로합니다. 주제 영역은 주로 IAPR- 국제 패턴 인식 협회의 기술 그룹이 나타내는 현재의 모든 인식 분야를 포함합니다. 여기에는 주로 통계, 신경망, 데이터 마이닝, 기계 학습, 대수학, 그래프 기반 패턴 인식, 신호 분석, 이미지 처리, 로봇 공학, 음성 인식, 음악 분석, 멀티미디어 시스템, 생체 인식 등이 포함됩니다.

따라서 이것은 패턴 인식에 관한 것입니다. 추가로 개발 계산 기술의 핵심입니다. 이를 사용하면 빅 데이터 분석이 더 많이 개발 될 수 있으며 기계 학습 알고리즘에서 모두 얻을 수 있습니다. 이는 정보 내에서 비교되는 정보가있는 모든 유형의 산업 내에서 실행될 수 있습니다. 따라서이 기술을 거래 운영에 적용하여 숙련도를 높일 수 있다고 믿는 것이 합리적입니다. 여기에 질문이 있습니다. 패턴 인식 수용체 ?