The esilekerkivaid tehnoloogiaid nagu masinõpe kui ka suurandmed. Praegu on muutunud kättesaadavaks erinevad andmed, mida kas eeldati teisiti. Need andmed võidakse fikseerida tõenäolistes täiendavates allikates, et kasutada ärianalüüside suurendamiseks andmete analüüsimiseks keerukamaid meetodeid. Mustrite äratundmine pakub ettevõttele kavandatud eeliseid, mis muudab selle pidevalt muutuval turul pidevalt toimuvaks. Digitaalses maailmas pole muster muud kui kõik, mida saab ka füüsiliselt näha, muidu matemaatiliselt vaadeldakse algoritme rakendades. Näiteks rõivaste erinevad värvid, kõnemuster jms arvutiteadus saab tähistada vektorfunktsioonide põhimõtete abil.
Mis on mustri tuvastamine?
The mustri tuvastamise määratlus on andmete diferentseerimise ja segmenteerimise protseduur, mis põhineb üldistel elementidel, mis on muidu seatud kriteeriumid, mida on võimalik saavutada teatud algoritmidega. See tunnustus on masinõppe tehnoloogia üks olulisi elemente.
Christopher Bishopi esitlustöös kirjeldatakse mõisteid mustrituvastus ja masinõpe , kus see tunnustus käsitleb automaatne tuvastamine informatsiooni seaduspärasused arvutialgoritmide kaudu ja neid seaduspärasusi kasutades saab toiminguid teha nagu andmete liigitamine erinevatesse kategooriatesse.
Selle äratundmise abil saab asju tuvastada nende omaduste põhjal. See muster räägib andmelugudest mõõnade, piikide, tasaste joonte ja voogude lõikes. Siin võivad andmed olla näiteks tekst, pilt, heli, sentiment jne. Nende algoritmide abil saab järjestikuse iseloomuga mis tahes andmeid töödelda, muutes seeria arusaadavaks.
mustri äratundmine
Selle tunnustuse näited hõlmavad peamiselt kõnelejate tuvastamist, kõnetuvastus , automaatne meditsiiniline diagnoosimine ja MDR (multimeediumdokumentide tuvastamine).
Mustrituvastuse tunnuseid võib tähistada pidevate, diskreetsete binaarsete muutujatena. Seda saab defineerida kui ühe (või) mitme mõõtmise tähendust, mis on arvutatud nii, et see loeks asja olulisi omadusi. Selle omadused hõlmavad peamiselt järgmist.
- See süsteem peab tuvastama tuttava mustri kiiresti ja täpselt
- Tundmatu objekti tuvastamine ja kategoriseerimine
- Tuvastage objektid ja kujundid täpselt erinevate nurkade alt
- Tuvastage mustreid isegi siis, kui need on osaliselt maetud
- Tuvastage mustrid kiiresti, hõlpsalt ja automaatselt.
Mudelid
- Need mudelid on jaotatud kolme kategooriasse, näiteks statistiline, süntaktiline või struktuurne ja mallide sobitamine.
- Statistilist mudelit kasutatakse selle tuvastamiseks, kuhu täpne tükk kuulub, ja selline mudel kasutab juhendatud masinõpet.
- Elementide vahelise keerulisema suhte kirjeldamiseks kasutatakse süntaktilist või struktuurimudelit. Selline mudel kasutab pooljuhitavat masinõpet
- Template Matching mudelit kasutatakse nii objekti omaduste võrdsustamiseks ettemääratud malli abil kui ka objekti tuvastamiseks puhverserveri abil. Sellist mudelit kasutatakse plagieerimise kontrollimiseks.
Töötab
Selle tuvastamise algoritm sisaldab peamiselt kahte peamist osa, näiteks uurivat ja kirjeldavat. Informatiivse ühisuse kindlakstegemiseks kasutatakse Explorative'i, samas kui kirjeldavat kasutatakse ühiste omaduste klassifitseerimiseks teatud viisil
Nende kahe elemendi segu saab kasutada teabest ülevaate saamiseks, mis hõlmab suurandmete analüüsi kasutamist. Tavaliste tegurite analüüs koos nende seosega avastab teema mõistmise seisukohast kriitilise tähtsusega detaile.
Protsessi / sammud, mis on seotud mustri äratundmisega
- Andmete kogumine erinevatest allikatest
- Koristas andmed mürast
- Andmeid vaadeldakse seotud funktsioonide kohta, muidu üldiste elementide kohta
- Seejärel koondatakse need elemendid täpsetesse osadesse
- Nendes jaotistes uuritakse statistikat andmekogumite kohta
- Eemaldatud teadmised viiakse ellu äriprotsessis.
protsess-sammud-kaasatud-mustri tuvastamisse
Retseptorid
Termin PRR tähistab mustrituvastuse retseptoreid. See mängib olulist rolli loodusliku immuunsüsteemi sobivas funktsioonis. Need on iduliini abil fikseeritud peremeesandurid, mis märkavad patogeenidele omaseid molekule. Need on valgud, mida ekspresseeritakse enamasti koos kaasasündinud immuunsüsteemi rakkudega, nagu dendriitrakud, monotsüüdid, makrofaagid, epiteelirakud ja neutrofiilid, et tuvastada kahte molekuli komplekti:
PAMPS (patogeeniga seotud molekulaarne muster) on ühendatud mikroobide patogeenide kaudu ja DAMPS (kahjustusega seotud molekulaarsed mustrid) on ühendatud peremeesrakkude komponentide kaudu, mis väljutatakse kogu rakukahjustuse vältel. Neid nimetatakse ka PPRR-iks (primitiivsed mustrituvastuse retseptorid), kuna need muutusid enne teisi immuunsüsteemi fraktsioone.
PRR-alamrühmad klassifitseeritakse erinevatesse tüüpidesse, lähtudes nende funktsioonist, ligandi spetsiifilisusest, lokaliseerimisest ja evolutsioonilistest suhetest. Sõltuvalt lokaliseerimisest võib selle liigitada kahte tüüpi, nagu membraaniga seotud PRR ja tsütoplasma PRR. Membraaniga seotud PRR-id sisaldavad TLR-e (Tolli-sarnased retseptorid) ja CLR-e (C-tüüpi lektiini retseptorid), samas kui tsütoplasma PRR-id sisaldavad NLR-e (NOD-sarnased retseptorid) ja RLR-e (RIG-I-laadsed retseptorid).
Eelised
Mustrituvastuse eelised hõlmavad järgmist.
- See lahendab kategoriseerimise probleemid
- See lahendab võltsitud biomeetrilise tuvastamise probleemid
- Seda kasutatakse visuaalselt kahjustatud pimedate riidest mustri tuvastamiseks.
- See aitab kõnelejate diariisimisel.
- Selle abil saab konkreetse objekti tuvastada erineva nurga alt.
Puudused
Mustrituvastuse puudused hõlmavad järgmist.
- Sellist tunnustamist on raske teostada ja see on äärmiselt aeglane meetod.
- Suurema täpsuse saamiseks on vaja suuremat andmestikku.
- See ei saa selgitada, miks täpselt objekt tuvastatakse.
Rakendused
The mustrituvastuse rakendused sisaldavad peamiselt järgmist.
- Seda kasutatakse piltide töötlemisel, analüüsimisel ja segmentimisel
- Seda kasutatakse arvutinägemisel
- Seda kasutatakse radarsignaali klassifitseerimisel või analüüsimisel
- Seda kasutatakse aastal sõrmejälgede tuvastamine
- Seda kasutatakse seismilises analüüsis
- Seda kasutatakse kõnetuvastuses
Mustrituvastuskirjad Eesmärk on mustrituvastuse valdkonnas kiiresti tähelepanu pööravate lühikeste artiklite avaldamine. Ainevaldkonnad hõlmavad peamiselt kõiki praeguseid teadlikkuse alasid, mida tähistavad IAPR - Rahvusvahelise mustrituvastuse assotsiatsiooni tehnilised rühmad. Selle näited hõlmavad peamiselt statistilisi, närvivõrke, andmekaevandamist, masinõpet, algebralist, graafikul põhinevat mustrituvastust, signaalianalüüsi, pilditöötlust, robootikat, kõnetuvastust, muusikaanalüüsi, multimeediasüsteeme, biomeetriat jne.
Seega on see kõik mustri tuvastamine. Edasi arengut arvutitehnoloogia osas on see võti. Selle abil saab suurandmete analüüs paremini areneda ja masinõppe algoritmidest saab kõik kasu. Seda saab teostada mis tahes tüüpi tööstusharudes selle kohta, kus nende teavet selles infos võrreldakse. Seega on mõistlik uskuda selle tehnoloogia rakendamise võimalust oma kaubandustoimingutesse, et muuta need eriti osavaks. Siin on teile küsimus, mis see on mustrituvastuse retseptor ?
