ال التقنيات الناشئة مثل التعلم الآلي وكذلك البيانات الضخمة. في الوقت الحاضر ، أصبحت البيانات المختلفة متاحة والتي تم اعتبارها بطريقة أخرى. قد يتم إصلاح هذه البيانات في مصادر محتملة إضافية لاستخدام طرق أكثر صعوبة لتحليل البيانات لزيادة فوائد الأعمال. يوفر التعرف على الأنماط فائدة مخططة للشركة مما يجعلها تنجز تطويرًا بدون توقف في السوق المتغير باستمرار. في العالم الرقمي ، النمط ليس سوى كل شيء ، والذي يمكن أيضًا رؤيته جسديًا بطريقة أخرى من خلال تطبيق الخوارزميات. على سبيل المثال ، الألوان المختلفة على الملابس ، ونمط الكلام ، وما إلى ذلك. نمط في علوم الكومبيوتر يمكن الإشارة إليها بمساعدة مبادئ ميزات المتجه.

ما هو التعرف على الأنماط؟

ال تعريف التعرف على الأنماط هو إجراء لتمييز البيانات وكذلك تقسيمها على أساس العناصر العامة ، وإلا حدد المعايير التي يمكن تحقيقها بواسطة خوارزميات معينة. هذا الاعتراف هو أحد العناصر الأساسية لتكنولوجيا التعلم الآلي.

يصف عمل تقديم كريستوفر بيشوب مفاهيم التعرف على الأنماط وتعلم الآلة ، حيث يتعامل هذا الاعتراف مع كشف ألي الانتظام في المعلومات من خلال خوارزميات الكمبيوتر وباستخدام هذه الإجراءات يمكن اتخاذ الإجراءات مثل تصنيف البيانات إلى فئات مختلفة.

باستخدام هذا التعرف ، يمكن التعرف على الأشياء بناءً على ميزاتها. يخبر هذا النمط قصص البيانات من خلال المد والجزر والخطوط المسطحة والتدفقات. هنا يمكن أن تكون البيانات أي شيء مثل النص ، والصورة ، والصوت ، والمشاعر ، وما إلى ذلك باستخدام هذه الخوارزميات ، يمكن معالجة الطبيعة المتسلسلة لأي بيانات بجعل السلسلة مفهومة.

التعرف على الأنماط

تتضمن أمثلة هذا الاعتراف بشكل أساسي تحديد المتحدث ، التعرف على الكلام والتشخيص الطبي التلقائي و MDR (التعرف على مستندات الوسائط المتعددة).

يمكن الإشارة إلى ميزات التعرف على الأنماط على أنها متغيرات ثنائية مستمرة ومنفصلة. يمكن تعريفه على أنه معنى قياس (أو) أكثر ، محسوب بحيث يحسب بعض الخصائص المهمة للشيء. تشمل ميزات هذا بشكل أساسي ما يلي.

“ما هو الغرض من بطاقة sim ”

يجب أن يحدد هذا النظام النمط المألوف بسرعة ودقة
تحديد وتصنيف الأشياء غير المعروفة
تحديد الأشياء والأشكال بدقة من زوايا مختلفة
التعرف على الأنماط حتى وإن كانت مدفونة جزئيًا
التعرف على الأنماط بسرعة وسهولة وتلقائية.

عارضات ازياء

يتم تصنيف هذه النماذج إلى ثلاثة مثل مطابقة النماذج الإحصائية والنحوية أو الهيكلية.
يتم استخدام نموذج إحصائي للتعرف على المكان الذي تنتمي إليه قطعة معينة ويستخدم هذا النوع من النماذج التعلم الآلي الخاضع للإشراف.
يستخدم النموذج النحوي أو الهيكلي لوصف علاقة أكثر تعقيدًا بين العناصر. يستخدم هذا النوع من النماذج التعلم الآلي شبه المتحكم فيه
يتم استخدام نموذج مطابقة القالب لمكافأة ميزات الكائن بواسطة القالب المحدد مسبقًا بالإضافة إلى التعرف على الكائن بمساعدة الوكيل. يستخدم هذا النوع من النماذج لفحص الانتحال.

عمل

تتضمن خوارزمية هذا التعرف بشكل أساسي جزأين رئيسيين مثل الاستكشاف والوصف. يتم استخدام الاستكشافية لتحديد القواسم المشتركة داخل المعلومات بينما يتم استخدام الوصف الوصفي لتصنيف القواسم المشتركة بطريقة معينة

يمكن استخدام مزيج هذين العنصرين لإزالة الرؤى من المعلومات ، بما في ذلك الاستخدام في تحليلات البيانات الضخمة. يكتشف تحليل العوامل العادية مع ارتباطهم تفاصيل داخل الموضوع والتي تعتبر بالغة الأهمية لفهمه.

العملية / الخطوات المتضمنة في التعرف على الأنماط

جمع البيانات من مصادر مختلفة
نظف البيانات من الضوضاء
يتم ملاحظة البيانات للميزات ذات الصلة والعناصر العامة
بعد ذلك ، يتم تجميع هذه العناصر في أقسام محددة
يتم فحص هذه الأقسام للحصول على رؤى لمجموعات البيانات
يتم تنفيذ الرؤى التي تمت إزالتها في عملية الأعمال.

خطوات عملية المشاركة في التعرف على النمط

“الدوائر التناظرية مقابل الدوائر الرقمية ”

مستقبلات

يشير مصطلح PRR إلى مستقبلات التعرف على الأنماط. يلعب دورًا أساسيًا في الوظيفة المناسبة لجهاز المناعة الطبيعي. هذه مستشعرات مضيفة مثبتة بواسطة السلالة الجرثومية ، والتي تلاحظ الجزيئات المميزة لمسببات الأمراض. هي بروتينات يتم التعبير عنها في الغالب بخلايا الجهاز المناعي الفطرية مثل الخلايا المتغصنة ، والخلايا الوحيدة ، والضامة ، والخلايا الظهارية والخلايا العدلات للتعرف على مجموعتين من الجزيئات:

PAMPS (النمط الجزيئي المرتبط بالعوامل الممرضة) متصل من خلال مسببات الأمراض الميكروبية و DAMPS (الأنماط الجزيئية المرتبطة بالتلف) مرتبطة من خلال مكونات الخلايا المضيفة التي يتم تفريغها خلال تلف الخلايا. وتسمى هذه أيضًا باسم PPRR (مستقبلات التعرف على الأنماط البدائية) لأنها تغيرت قبل الأجزاء الأخرى من جهاز المناعة.

يتم تصنيف المجموعات الفرعية لـ PRRs إلى أنواع مختلفة بناءً على وظيفتها وخصوصية الترابط والتوطين والعلاقات التطورية. اعتمادًا على التوطين ، يمكن تصنيف ذلك إلى نوعين مثل PRR المرتبط بالغشاء و PRRs السيتوبلازمي. PRRs المرتبطة بالغشاء لتشمل TLRs (مستقبلات تشبه Toll) و CLRs (مستقبلات Lectin من النوع C) بينما تشتمل PRRs السيتوبلازمية على NLRs (مستقبلات تشبه NOD) و RLRs (مستقبلات تشبه RIG-I).

مزايا

تشمل مزايا التعرف على الأنماط ما يلي.

يحل مشاكل التصنيف
إنه يحل مشاكل الكشف عن المقاييس الحيوية الزائفة
يستخدم هذا للتعرف على نمط القماش للمكفوفين المتضررين بصريًا.
يساعد في دفتر يوميات المتحدث.
باستخدام هذا يمكن تحديد كائن معين من زاوية غير متشابهة.

سلبيات

تشمل عيوب التعرف على الأنماط ما يلي.

هذا النوع من التعرف يصعب تنفيذه وهو طريقة بطيئة للغاية.
يتطلب مجموعة بيانات أكبر للحصول على دقة معززة.
لا يمكن توضيح سبب تحديد الكائن الدقيق.

التطبيقات

ال تطبيقات التعرف على الأنماط تشمل بشكل رئيسي ما يلي.

يتم استخدامه في معالجة الصور وتحليلها وتجزئة
يستخدم هذا في رؤية الكمبيوتر
يستخدم هذا في تصنيف إشارة الرادار أو تحليله
يستخدم هذا في التعرف على بصمات الأصابع
يستخدم هذا في التحليل الزلزالي
يستخدم هذا في التعرف على الكلام

رسائل التعرف على الأنماط يهدف إلى النشر السريع لمقالات موجزة تحظى باهتمام واسع في التعرف على الأنماط. تشمل مجالات الموضوع بشكل أساسي جميع مجالات الوعي الحالية التي تدل عليها المجموعات الفنية التابعة للرابطة الدولية للتعرف على الأنماط IAPR. تشمل الأمثلة على ذلك بشكل أساسي الإحصائيات والشبكات العصبية واستخراج البيانات والتعلم الآلي والجبر والتعرف على الأنماط بناءً على الرسم البياني وتحليل الإشارات ومعالجة الصور والروبوتات والتعرف على الكلام وتحليل الموسيقى وأنظمة الوسائط المتعددة والقياسات الحيوية وما إلى ذلك.

وبالتالي ، هذا كله يتعلق بالتعرف على الأنماط. لمزيد من تطوير التكنولوجيا الحاسوبية ، هو المفتاح. باستخدام هذا ، يمكن لتحليلات البيانات الضخمة تطوير المزيد ويمكن للجميع الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي. يمكن تنفيذ ذلك في أي نوع من الصناعة حيث توجد مقارنات في المعلومات الخاصة بهم. وبالتالي ، فمن المنطقي أن نصدق فرصة تنفيذ هذه التكنولوجيا في عملياتك التجارية لجعلها أكثر كفاءة. هنا سؤال لك ما هو مستقبل التعرف على الأنماط ؟