El reconocimiento de patrones es una de las características clave que rigen cualquier proyecto de IA o ML. La industria del aprendizaje automático seguramente está en auge y en una buena dirección. En este artículo se tratarán los siguientes consejos:
- Introducción
- Aprendizaje automático
- Reconocimiento de patrones
- Características del reconocimiento de patrones
- Modelos de formación y aprendizaje en el reconocimiento de patrones
- Aplicaciones del reconocimiento de patrones
- Ventajas del reconocimiento de patrones
- Diferencia entre aprendizaje automático y reconocimiento de patrones
- Resumen
Introducción
En el mundo actual, muchos tipos diferentes de datos fluyen a través de los sistemas para categorizar los datos. No podemos usar la programación tradicional que tiene reglas que pueden verificar algunas condiciones y clasificar datos.
La solución a este problema es el aprendizaje automático, con la ayuda de él podemos crear un modelo que pueda clasificar diferentespatrones de datos. Una de las aplicaciones de esto es la clasificación de datos spam o no spam.
Aprendizaje automático
En Machine Learning, no podemos esperar que un modelo sea 100% preciso, pero las predicciones deben ser lo más cercanas posible para que se pueda categorizar en una categoría en particular. En Machine Learning, el modelo se crea en base a algunos algoritmos que aprenden de los datos proporcionados para hacer predicciones.
El modelo se basa en estadísticas. El aprendizaje automático toma algunos datos para analizarlos y crea automáticamente algún modelo que puede predecir cosas. Para ser buenopredicciones de un modelo, necesitamos proporcionar datos que tengan diferentes características para que los algoritmos comprendan los diferentes patrones que pueden existir en un problema dado.
Reconocimiento de patrones
Los patrones se reconocen con la ayuda de algoritmos utilizados en Machine Learning. El reconocimiento de patrones es el proceso de clasificar los datos en función del modelo que se crea mediante los datos de entrenamiento, que luego detecta patrones y características de los patrones.
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El reconocimiento de patrones es el proceso que puede detectar diferentes categorías y obtenerinformación sobre datos particulares. Algunas de las aplicaciones del reconocimiento de patrones son el reconocimiento de voz, la previsión meteorológica, la detección de objetos en imágenes, etc.
Características del reconocimiento de patrones:
El reconocimiento de patrones aprende de los datos.
Reconoce patrones automáticamente incluso cuando son parcialmente visibles.
Debe ser capaz de reconocer patrones que le sean familiares.
El patrón debe reconocerse desde diferentes ángulos y formas.
Modelos de formación y aprendizaje en el reconocimiento de patrones
En primer lugar, los datos deben dividirse en un conjunto, es decir, un conjunto de entrenamiento y prueba. Aprender de los datos puede decir cómo las predicciones del sistema dependen de los datos proporcionados y qué algoritmo se adapta bien a datos específicos; esta es una fase muy importante. Como los datos se dividen en dos categorías, podemos usar los datos de entrenamiento para entrenar un algoritmo y los datos de prueba se usan para probar el modelo, como ya se dijo, los datos deben ser diversos, los de entrenamiento y los de prueba deben ser diferentes.
Entonces, dividimos los datos en dos conjuntos, normalmente dividimos los datos en los que el 70% de los datos se usa para entrenar el modelo, los algoritmos extraen los patrones importantes de los datos proporcionados.datos y crea un modelo. El conjunto de pruebas contiene el 30% de los datos completos y luego se utiliza para verificar el rendimiento del modelo, es decir, la precisión con la que el modelo predice los resultados.
Aplicaciones del reconocimiento de patrones
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Visión por computador : Los objetos en las imágenes se pueden reconocer con la ayuda del reconocimiento de patrones que puede extraer ciertos patrones de imágenes o videos que se pueden utilizar en reconocimiento facial, tecnología agrícola, etc.
Administración civil: sistemas de vigilancia y análisis de tráfico para identificar objetos como un automóvil.
Ingenieria: El reconocimiento de voz se usa ampliamente en sistemas como Alexa, Siri y Google Now.
Geología: Reconocimiento de rocas, ayuda al geólogo a detectar rocas.
Reconocimiento de voz: En el reconocimiento de voz, las palabras se tratan como un patrón y se utilizan ampliamente en el algoritmo de reconocimiento de voz.
Escaneo de huellas dactilares: En el reconocimiento de huellas dactilares, el reconocimiento de patrones se usa ampliamente para identificar a una persona en la aplicación para rastrear la asistencia en las organizaciones.
Ventajas del reconocimiento de patrones
- Las secuencias de ADN se pueden interpretar
- Ampliamente aplicado en el campo de la medicina y la robótica.
- Los problemas de clasificación se pueden resolver mediante el reconocimiento de patrones.
- Detección biométrica
- Puede reconocer un objeto en particular desde diferentes ángulos.
Diferencia entre aprendizaje automático y reconocimiento de patrones
ML es un aspecto que aprende de los datos sin programarse explícitamente, que puede ser de naturaleza iterativa y se vuelve preciso a medida que sigue realizando tareas. ML es una forma de reconocimiento de patrones que es básicamente la idea de entrenar máquinas para reconocer patrones y aplicarlos a problemas prácticos. ML es una función que puede aprender de los datos y seguir actualizándose de forma iterativa para funcionar mejor, pero el reconocimiento de patrones no aprende problemas, pero se puede codificar para aprender patrones. El reconocimiento de patrones se define como una clasificación de datos basada en la información estadística obtenida de los patrones.
El reconocimiento de patrones juega un papel importante en la tarea que el aprendizaje automático está tratando de lograr. De manera similar, los humanos aprenden reconociendo patrones. Los patrones varían depatrones visuales, patrones de sonido, señales, datos meteorológicos, etc. El modelo ML se puede desarrollar para comprender patrones utilizando análisis estadístico que pueden clasificar los datos aún más. Los resultados pueden ser un valor probable o depender de la probabilidad de aparición de datos.
Resumen
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En este artículo, analizamos qué es el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, cómo funcionan juntos para crear un modelo preciso y eficiente. Exploramos diferentes características del reconocimiento de patrones. Además, cómo se dividen los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas y cómo se puede utilizar para crear un modelo eficiente que podría proporcionar predicciones precisas. ¿Cuáles son las aplicaciones de ellos y en qué se diferencian entre sí se discute brevemente?
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