التعرف على الأنماط: كيف يختلف عن التعلم الآلي



ستزودك هذه المقالة بمعرفة مفصلة وشاملة عن التعرف على الأنماط وكيف يعد جانبًا مهمًا من جوانب التعلم الآلي.

يعد التعرف على الأنماط أحد الميزات الرئيسية التي تحكم أي مشروع AI أو ML. من المؤكد أن صناعة التعلم الآلي مزدهرة وفي اتجاه جيد. سيتم تغطية المؤشرات التالية في هذه المقالة:

المقدمة





في عالم اليوم ، يتدفق الكثير من أنواع البيانات المختلفة عبر الأنظمة من أجل تصنيف البيانات التي لا يمكننا استخدام البرمجة التقليدية التي لها قواعد يمكنها التحقق من بعض الشروط وتصنيف البيانات.

الفيسبوك البيانات الكبيرة- Edureka



حل هذه المشكلة هو التعلم الآلي ، وبمساعدتها يمكننا إنشاء نموذج يمكنه تصنيف مختلفأنماط من البيانات. أحد تطبيقات هذا هو تصنيف البيانات غير المرغوب فيها أو غير العشوائية.

التعلم الالي

في التعلم الآلي ، لا يمكننا أن نتوقع أن يكون النموذج دقيقًا بنسبة 100٪ ولكن يجب أن تكون التوقعات قريبة قدر الإمكان حتى يمكن تصنيفها في فئة معينة. في التعلم الآلي ، يتم إنشاء النموذج بناءً على بعض الخوارزميات التي تتعلم من البيانات المقدمة لعمل تنبؤات.



النموذج يعتمد على الإحصائيات. يأخذ التعلم الآلي بعض البيانات لتحليلها وإنشاء بعض النماذج تلقائيًا التي يمكنها التنبؤ بالأشياء. من أجل الحصول على الخيرالتنبؤات من نموذج ، نحتاج إلى توفير بيانات لها خصائص مختلفة حتى تفهم الخوارزميات الأنماط المختلفة التي قد توجد في مشكلة معينة.

التعرف على الأنماط

يتم التعرف على الأنماط بمساعدة الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي. التعرف على الأنماط هو عملية تصنيف البيانات بناءً على النموذج الذي تم إنشاؤه بواسطة بيانات التدريب ، والذي يكتشف بعد ذلك الأنماط والخصائص من الأنماط.

التعرف على الأنماط هي العملية التي يمكنها اكتشاف الفئات المختلفة والحصول عليهامعلومات حول بيانات معينة. بعض تطبيقات التعرف على الأنماط هي التعرف على الصوت وتوقعات الطقس واكتشاف الأشياء في الصور وما إلى ذلك.

ميزات التعرف على الأنماط:

  • يتعلم التعرف على الأنماط من البيانات.

  • التعرف على الأنماط تلقائيًا حتى عندما تكون مرئية جزئيًا.

    ansible مقابل chef vs puppet
  • يجب أن يكون قادرًا على التعرف على الأنماط المألوفة.

  • يجب التعرف على النمط من زوايا وأشكال مختلفة.

نماذج التدريب والتعلم في التعرف على الأنماط

أولاً ، يجب تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار. يمكن للتعلم من البيانات أن يخبرنا كيف تعتمد تنبؤات النظام على البيانات المقدمة وكذلك الخوارزمية المناسبة جيدًا لبيانات محددة ، وهذه مرحلة مهمة للغاية. نظرًا لأن البيانات مقسمة إلى فئتين ، يمكننا استخدام بيانات التدريب لتدريب خوارزمية ويتم استخدام بيانات الاختبار لاختبار النموذج ، كما ذكرنا سابقًا ، يجب أن تكون بيانات التدريب والاختبار مختلفة.

لذلك نقوم بتقسيم البيانات إلى مجموعتين عادةً نقسم البيانات حيث يتم استخدام 70٪ من البيانات لتدريب النموذج ، وتستخرج الخوارزميات الأنماط المهمة من المقدمةالبيانات وإنشاء نموذج. تحتوي مجموعة الاختبار على 30٪ من البيانات الكاملة ثم يتم استخدامها للتحقق من أداء النموذج ، أي مدى دقة النموذج في توقع النتائج.

تطبيقات التعرف على الأنماط

  • رؤية الكمبيوتر : يمكن التعرف على الكائنات الموجودة في الصور بمساعدة التعرف على الأنماط والتي يمكنها استخراج أنماط معينة من الصورة أو الفيديو والتي يمكن استخدامها في التعرف على الوجوه وتقنية الزراعة وما إلى ذلك.

  • الإدارة المدنية: أنظمة المراقبة وتحليل حركة المرور لتحديد أشياء مثل السيارة.

  • هندسة: يستخدم التعرف على الكلام على نطاق واسع في أنظمة مثل Alexa و Siri و Google Now.

  • جيولوجيا: التعرف على الصخور ، يساعد الجيولوجي على اكتشاف الصخور.

  • التعرف على الكلام: في التعرف على الكلام ، يتم التعامل مع الكلمات كنمط وتستخدم على نطاق واسع في خوارزمية التعرف على الكلام.

  • مسح بصمات الأصابع: في التعرف على بصمات الأصابع ، يتم استخدام التعرف على الأنماط على نطاق واسع لتحديد شخص واحد من التطبيق لتتبع الحضور في المؤسسات.

مزايا التعرف على الأنماط

  • يمكن تفسير تسلسل الحمض النووي
  • تطبيق واسع النطاق في المجال الطبي والروبوتات.
  • يمكن حل مشاكل التصنيف باستخدام التعرف على الأنماط.
  • الكشف البيومتري
  • يمكن التعرف على كائن معين من زوايا مختلفة.

الفرق بين التعلم الآلي والتعرف على الأنماط

ML هو جانب يتعلم من البيانات دون برمجته بشكل صريح ، والذي قد يكون تكراريًا بطبيعته ويصبح دقيقًا أثناء استمراره في أداء المهام. ML هو شكل من أشكال التعرف على الأنماط وهو في الأساس فكرة تدريب الآلات على التعرف على الأنماط وتطبيقها على المشكلات العملية. ML هي ميزة يمكن أن تتعلم من البيانات وتستمر في تحديث نفسها بشكل متكرر لأداء أفضل ، ولكن التعرف على الأنماط لا يتعلم المشاكل ولكن يمكن ترميزه لتعلم الأنماط. يتم تعريف التعرف على الأنماط على أنه تصنيف للبيانات بناءً على المعلومات الإحصائية المكتسبة من الأنماط.

يلعب التعرف على الأنماط دورًا مهمًا في المهمة التي يحاول التعلم الآلي تحقيقها. وبالمثل ، كما يتعلم البشر من خلال التعرف على الأنماط. أنماط تختلف منالأنماط المرئية وأنماط الصوت والإشارات وبيانات الطقس وما إلى ذلك يمكن تطوير نموذج ML لفهم الأنماط باستخدام التحليل الإحصائي الذي يمكن أن يصنف البيانات بشكل أكبر. قد تكون النتائج ذات قيمة محتملة أو تعتمد على احتمالية حدوث البيانات.

ملخص

في هذه المقالة ، ألقينا نظرة على ما هو التعلم الآلي والتعرف على الأنماط ، وكيف يعملان معًا من أجل إنشاء نموذج دقيق وفعال. استكشفنا ميزات مختلفة للتعرف على الأنماط. أيضًا ، كيف يتم تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار وكيف يمكن استخدام ذلك لإنشاء نموذج فعال يمكن أن يوفر تنبؤات دقيقة. ما هي تطبيقاتها وكيف تختلف عن بعضها البعض تناقش باختصار؟

إديوريكا يجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف و معالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.

إذا كان لديك أي استفسارات متعلقة بهذه المقالة ، فيرجى تركها في قسم التعليقات أدناه وسنعود في أقرب وقت ممكن.