Kuvion tunnistus on yksi tärkeimmistä ominaisuuksista, jotka hallitsevat mitä tahansa tekoäly- tai ML-projektia. Koneoppimisen ala on varmasti kukoistava ja hyvään suuntaan. Seuraavat vihjeet käsitellään tässä artikkelissa:
- Johdanto
- Koneoppiminen
- Hahmontunnistus
- Kuvion tunnistamisen ominaisuudet
- Koulutus- ja oppimismallit kuvion tunnistamisessa
- Kuvion tunnistamisen sovellukset
- Kuvion tunnistamisen edut
- Ero koneoppimisen ja kuvion tunnistamisen välillä
- Yhteenveto
Johdanto
Nykymaailmassa järjestelmien läpi kulkee paljon erityyppisiä tietoja tietojen luokittelemiseksi, emmekä voi käyttää perinteistä ohjelmointia, jolla on säännöt, jotka voivat tarkistaa joitain ehtoja ja luokitella tietoja.
Ratkaisu tähän ongelmaan on koneoppiminen, jonka avulla voimme luoda mallin, joka voi luokitella erilaisetmalleja datasta. Yksi tämän sovelluksista on roskapostin tai muun kuin roskapostitiedon luokittelu.
Koneoppiminen
Koneoppimisessa emme voi odottaa mallin olevan 100-prosenttisesti tarkka, mutta ennusteiden tulisi olla mahdollisimman lähellä, jotta se voidaan luokitella tiettyyn luokkaan. Koneoppimisessa malli luodaan joidenkin algoritmien perusteella, jotka oppivat ennusteita varten toimitetuista tiedoista.
Malli perustuu tilastoihin. Koneoppiminen vie jonkin verran tietoa sen analysointiin ja automaattisen mallin luomiseen, joka voi ennakoida asioita. Saamiseksi hyväksimallin ennusteista, meidän on tarjottava tietoja, joilla on erilaiset ominaisuudet, jotta algoritmit ymmärtäisivät erilaisia kuvioita, joita voi esiintyä tietyssä ongelmassa.
kuinka muuntaa kaksinkertainen int - java
Hahmontunnistus
Kuviot tunnistetaan koneoppimisessa käytettyjen algoritmien avulla. Kuvioiden tunnistaminen on tietojen luokitteluprosessi harjoitustietojen luoman mallin perusteella, joka sitten havaitsee kuviot ja ominaisuudet kuvioista.
Kuvion tunnistus on prosessi, joka voi tunnistaa eri kategoriat ja saadatietoja tietyistä tiedoista. Joitakin kuvioiden tunnistamisen sovelluksia ovat äänentunnistus, sääennuste, esineiden havaitseminen kuvissa jne.
Kuvion tunnistamisen ominaisuudet:
menetelmän ylikuormitus vs. menetelmän ohittaminen
Kuvion tunnistus oppii tiedoista.
Tunnista kuviot automaattisesti, vaikka ne olisivat osittain näkyvissä.
Pitäisi pystyä tunnistamaan tutut mallit.
Kuvio tulisi tunnistaa eri kulmista ja muodoista.
Koulutus- ja oppimismallit kuvion tunnistamisessa
Ensinnäkin tiedot olisi jaettava asetettavaksi eli koulutus- ja testaussarjaksi. Datasta oppiminen voi kertoa, kuinka järjestelmän ennusteet riippuvat toimitetuista tiedoista sekä siitä, mikä algoritmi sopii hyvin tietyille tiedoille, tämä on erittäin tärkeä vaihe. Koska data on jaettu kahteen luokkaan, voimme käyttää harjoitusdataa algoritmin kouluttamiseen ja testaustietoja käytetään mallin testaamiseen, kuten jo sanottiin, että tietojen tulisi olla erilaisia koulutuksen ja testaustietojen tulisi olla erilaisia.
Joten jaamme tiedot kahteen ryhmään, yleensä jaamme tiedot, joissa 70% tiedoista käytetään mallin kouluttamiseen, algoritmit poimivat tärkeät mallit toimitetustatietoja ja luo mallin. Testausjoukko sisältää 30% kokonaisdatasta, ja sitä käytetään sitten mallin suorituskyvyn tarkistamiseen, ts. Kuinka tarkasti malli ennustaa tulokset.
Kuvion tunnistamisen sovellukset
Konenäkö : Kuvien esineet voidaan tunnistaa kuviotunnistuksen avulla, joka voi poimia tiettyjä kuvioita kuvasta tai videosta, joita voidaan käyttää kasvojentunnistuksessa, maataloustekniikassa jne.
Siviilihallinto: valvonta- ja liikenteen analysointijärjestelmät esineiden, kuten auton, tunnistamiseksi.
Suunnittelu: Puheentunnistusta käytetään laajalti sellaisissa järjestelmissä kuin Alexa, Siri ja Google Now.
Geologia: Kivien tunnistaminen, se auttaa geologia havaitsemaan kiviä.
Puheentunnistus: Puheentunnistuksessa sanoja käsitellään kuviona ja niitä käytetään laajalti puheentunnistusalgoritmissa.
Sormenjälkien skannaus: Sormenjälkitunnistuksessa mallintunnistusta käytetään laajalti tunnistamaan henkilö, joka on sovellus sovellusten seurantaan organisaatioissa.
Kuvion tunnistamisen edut
- DNA-sekvenssit voidaan tulkita
- Laajasti käytössä lääketieteen ja robotiikan aloilla.
- Luokitteluongelmat voidaan ratkaista mallintunnistuksella.
- Biometrinen tunnistus
- Tunnistaa tietyn kohteen eri näkökulmista.
Ero koneoppimisen ja kuvion tunnistamisen välillä
ML on näkökohta, joka oppii tiedoista ilman nimenomaista ohjelmointia, mikä voi olla luonteeltaan iteratiivinen ja täsmällinen, kun se suorittaa tehtäviä jatkuvasti. ML on eräänlainen mallintunnistus, joka on pohjimmiltaan ajatus koneiden kouluttamisesta kuvioiden tunnistamiseksi ja soveltamiseksi käytännön ongelmiin. ML on ominaisuus, joka voi oppia tiedoista ja päivittää itsensä toistuvasti parempaan suorituskykyyn, mutta kuvion tunnistus ei opi ongelmia, mutta se voidaan koodata oppimaan malleja. Kuvion tunnistaminen määritellään tietojen luokitukseksi, joka perustuu kuvioista saatuihin tilastotietoihin.
java kuinka käyttää tostringia
Kuvion tunnistamisella on tärkeä rooli tehtävässä, jonka koneoppiminen yrittää saavuttaa. Vastaavasti ihmiset oppivat tunnistamalla malleja. Kuviot vaihtelevatvisuaaliset kuviot, äänimallit, signaalit, säätiedot jne. ML-malli voidaan kehittää ymmärtämään kuvioita käyttämällä tilastollista analyysiä, joka voi luokitella tietoja edelleen. Tulokset voivat olla todennäköinen arvo tai riippua tietojen esiintymisen todennäköisyydestä.
Yhteenveto
Tässä artikkelissa tarkastelimme, mikä on koneoppiminen ja mallintunnistus, miten ne toimivat yhdessä tarkan ja tehokkaan mallin luomiseksi. Tutkimme kuvion tunnistamisen eri ominaisuuksia. Lisäksi, miten data on jaettu koulutusjoukkoon ja testausjoukkoon ja miten sitä voidaan käyttää luomaan tehokas malli, joka voisi antaa tarkat ennusteet. Mitkä ovat niiden sovellukset ja miten ne eroavat toisistaan keskustellaan lyhyesti?
Edurekan saa sinut hallitsemaan tekniikoita, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen ja Luonnollisen kielen käsittely. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.
Jos sinulla on kysyttävää tästä artikkelista, jätä ne kohtaan kommentit-osio alla ja palataan mahdollisimman pian.