Reconnaissance de formes: en quoi est-ce différent de l'apprentissage automatique?

Cet article vous fournira une connaissance détaillée et complète de la reconnaissance de formes et de la manière dont elle est un aspect important de l'apprentissage automatique.

La reconnaissance de formes est l'une des fonctionnalités clés qui régissent tout projet d'IA ou de ML. L'industrie de l'apprentissage automatique est sûrement en plein essor et dans la bonne direction. Les pointeurs suivants seront traités dans cet article:

introduction





Dans le monde d’aujourd’hui, un grand nombre de types de données différents circulent entre les systèmes afin de catégoriser les données, nous ne pouvons pas utiliser la programmation traditionnelle qui a des règles qui peuvent vérifier certaines conditions et classer les données.

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La solution à ce problème est le Machine Learning, avec l'aide de celui-ci, nous pouvons créer un modèle qui peut classer différentsmodèles à partir de données. L'une des applications de ceci est la classification des données de spam ou non-spam.

Apprentissage automatique

Dans le Machine Learning, nous ne pouvons pas nous attendre à ce qu'un modèle soit précis à 100%, mais les prédictions doivent être aussi proches que possible afin qu'il puisse être classé dans une catégorie particulière. Dans le Machine Learning, le modèle est créé sur la base de certains algorithmes qui apprennent des données fournies pour faire des prédictions.



Le modèle s'appuie sur des statistiques. L'apprentissage automatique utilise des données pour les analyser et créer automatiquement un modèle capable de prédire les choses. Afin d'être bonprédictions à partir d'un modèle, nous devons fournir des données qui ont des caractéristiques différentes afin que les algorithmes comprennent différents modèles qui peuvent exister dans un problème donné.

La reconnaissance de formes

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Les modèles sont reconnus à l'aide d'algorithmes utilisés dans le Machine Learning. La reconnaissance de modèles est le processus de classification des données en fonction du modèle créé par les données d'apprentissage, qui détecte ensuite les modèles et les caractéristiques à partir des modèles.

La reconnaissance de formes est le processus qui peut détecter différentes catégories et obtenirdes informations sur des données particulières. Certaines des applications de la reconnaissance de modèles sont la reconnaissance vocale, les prévisions météorologiques, la détection d'objets dans les images, etc.

Caractéristiques de la reconnaissance de formes:

  • La reconnaissance de formes apprend des données.

  • Reconnaissez automatiquement les motifs même lorsqu'ils sont partiellement visibles.

  • Doit être capable de reconnaître des modèles familiers.

  • Le motif doit être reconnu sous différents angles et formes.

Modèles de formation et d'apprentissage en reconnaissance de formes

Tout d'abord, les données doivent être divisées en un ensemble, c'est-à-dire un ensemble d'entraînement et de test. Apprendre à partir des données peut dire comment les prédictions du système dépendent des données fournies ainsi que de l'algorithme qui convient le mieux à des données spécifiques, c'est une phase très importante. Comme les données sont divisées en deux catégories, nous pouvons utiliser les données de formation pour entraîner un algorithme et les données de test sont utilisées pour tester le modèle, comme déjà indiqué, les données doivent être diverses et les données de test doivent être différentes.

Nous divisons donc les données en deux ensembles normalement, nous divisons les données dans lesquelles 70% des données sont utilisées pour former le modèle, les algorithmes extraient les modèles importants de ladata et crée un modèle. L'ensemble de test contient 30% des données entières et il est ensuite utilisé pour vérifier les performances du modèle, c'est-à-dire avec quelle précision le modèle prévoit-il les résultats.

Applications de la reconnaissance de formes

  • Vision par ordinateur : Les objets dans les images peuvent être reconnus à l'aide de la reconnaissance de formes qui peut extraire certains modèles de l'image ou de la vidéo qui peuvent être utilisés dans la reconnaissance faciale, la technologie agricole, etc.

  • Administration civile: des systèmes de surveillance et d'analyse du trafic pour identifier des objets tels qu'une voiture.

  • Ingénierie: La reconnaissance vocale est largement utilisée dans des systèmes tels qu'Alexa, Siri et Google Now.

  • Géologie: Reconnaissance des roches, il aide le géologue à détecter les roches.

  • Reconnaissance de la parole: En reconnaissance vocale, les mots sont traités comme un motif et sont largement utilisés dans l'algorithme de reconnaissance vocale.

  • Numérisation d'empreintes digitales: Dans la reconnaissance d'empreintes digitales, la reconnaissance de formes est largement utilisée pour identifier une personne dans l'application pour suivre la présence dans les organisations.

Avantages de la reconnaissance de formes

  • Les séquences d'ADN peuvent être interprétées
  • Largement appliqué dans le domaine médical et la robotique.
  • Les problèmes de classification peuvent être résolus à l'aide de la reconnaissance de formes.
  • Détection biométrique
  • Peut reconnaître un objet particulier sous différents angles.

Différence entre l'apprentissage automatique et la reconnaissance de formes

Le ML est un aspect qui apprend des données sans programmation explicite, qui peut être de nature itérative et devient précis au fur et à mesure qu'il continue d'exécuter des tâches. Le ML est une forme de reconnaissance de formes qui est essentiellement l'idée d'entraîner des machines à reconnaître des modèles et à les appliquer à des problèmes pratiques. ML est une fonctionnalité qui peut apprendre des données et se mettre à jour de manière itérative pour mieux fonctionner, mais la reconnaissance de formes n'apprend pas de problèmes, mais elle peut être codée pour apprendre des modèles. La reconnaissance de formes est définie comme une classification des données basée sur les informations statistiques obtenues à partir de modèles.

La reconnaissance de formes joue un rôle important dans la tâche que l'apprentissage automatique tente d'accomplir. De même, comme les humains apprennent en reconnaissant des modèles. Les motifs varient demodèles visuels, modèles sonores, signaux, données météorologiques, etc. Le modèle ML peut être développé pour comprendre les modèles en utilisant une analyse statistique qui peut classer les données plus loin. Les résultats peuvent être une valeur probable ou dépendre de la probabilité d'occurrence des données.

Sommaire

Dans cet article, nous avons examiné ce qu'est l'apprentissage automatique et la reconnaissance de formes, comment ils fonctionnent ensemble afin de créer un modèle précis et efficace. Nous avons exploré différentes caractéristiques de la reconnaissance de formes. En outre, comment les données sont divisées en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de tests et comment cela peut être utilisé pour créer un modèle efficace qui pourrait fournir des prédictions précises. Quelles sont leurs applications et comment ils diffèrent les uns des autres est discuté en bref?

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