kylančios technologijos kaip mašininis mokymasis, taip pat didieji duomenys. Šiuo metu tapo prieinami skirtingi duomenys, kurie buvo manomi kitaip. Šie duomenys gali būti fiksuojami papildomuose tikėtinuose šaltiniuose, kad būtų galima naudoti sunkesnius duomenų analizės metodus, kad padidėtų verslo nauda. Modelio atpažinimas suteikia planuojamai naudai korporacijai, dėl kurios ji gali būti tobulinama nuolat besikeičiančioje rinkoje. Skaitmeniniame pasaulyje modelis yra ne kas kita, o fiziškai taip pat galima pamatyti kitaip, matematiškai stebint taikant algoritmus. Pavyzdžiui, skirtingos drabužių spalvos, kalbos raštas ir pan informatika gali būti žymimas vektorinių funkcijų principų pagalba.

Kas yra modelio atpažinimas?

modelio atpažinimo apibrėžimas yra duomenų diferencijavimo, taip pat segmentavimo, remiantis bendraisiais elementais, procedūra, kitaip nustatomi kriterijai, kuriuos galima pasiekti tam tikrais algoritmais. Šis pripažinimas yra vienas iš esminių mašininio mokymosi technologijų elementų.

Christopherio Bishopo pristatomajame darbe aprašomos modelio atpažinimas ir mašininis mokymasis , kur šis pripažinimas susijęs su automatinis aptikimas informacijos dėsningumų per kompiuterinius algoritmus ir naudojant šiuos dėsningumus veiksmus galima atlikti kaip duomenų klasifikavimą į įvairias kategorijas.

Naudojant šį atpažinimą, daiktus galima nustatyti pagal jų ypatybes. Šis modelis nurodo duomenų istorijas per atoslūgius, šuolius, plokščias linijas ir srautus. Čia duomenys gali būti bet kokie, pavyzdžiui, tekstas, vaizdas, garsas, nuotaikos ir kt. Naudojant šiuos algoritmus, nuoseklūs bet kokie duomenys gali būti apdorojami, kad serija būtų suprantama.

modelio atpažinimas

Šio pripažinimo pavyzdžiai daugiausia apima kalbėtojo identifikavimą, kalbos atpažinimas , automatinė medicininė diagnozė ir MDR (daugialypės terpės dokumentų atpažinimas).

Šablono atpažinimo ypatybės gali būti reiškiamos kaip tęstiniai, diskretūs dvejetainiai kintamieji. Tai gali būti apibrėžta kaip vieno (ar) daugiau matavimų reikšmė, apskaičiuota taip, kad ji suskaičiuotų kai kurias svarbias daikto savybes. Tai daugiausia apima šiuos bruožus.

“kaip skaityti keraminius kondensatorius ”

Ši sistema turi greitai ir tiksliai nustatyti pažįstamą modelį
Nustatykite ir suskirstykite nežinomus objektus
Tiksliai nustatykite objektus ir formas iš įvairių kampų
Atpažinkite modelius, net kai jie yra palaidoti
Greitai atpažinkite modelius lengvai ir automatiškai.

Modeliai

Šie modeliai skirstomi į tris, pavyzdžiui, statistinius, sintaksinius ar struktūrinius ir šablonų derinimus.
Statistinis modelis naudojamas atpažinti bet kur, kur priklauso tikslus kūrinys, o tokio tipo modelyje naudojamas prižiūrimas mašininis mokymasis.
Sudėtingesniam elementų santykiui apibūdinti naudojamas sintaksinis arba struktūrinis modelis. Šis modelis naudoja pusiau valdomą mašininį mokymąsi
Šablonų atitikimo modelis naudojamas iš anksto nustatytu šablonu prilyginti objekto savybėms, taip pat atpažinti objektą pagal tarpinį serverį. Šis modelis naudojamas tikrinant plagiatą.

Dirba

Šio atpažinimo algoritmą daugiausia sudaro dvi pagrindinės dalys, tokios kaip aiškinamasis ir aprašomasis. „Explorative“ naudojamas nustatyti informacijos bendrumus, o aprašomasis naudojamas tam, kad bendrai klasifikuotų tam tikru būdu

Šių dviejų elementų derinys gali būti naudojamas informacijos įžvalgoms pašalinti, įskaitant panaudojimą didžiųjų duomenų analizėje. Analizuojant įprastus veiksnius ir jų susiejimą, aptinkama dalyko detalių, kurios yra labai svarbios ją suprantant.

“paprastų grandinių projektai inžinerijos studentams ”

Procesas / žingsniai, susiję su modelio atpažinimu

Duomenų rinkimas iš įvairių šaltinių
Išvalė duomenis nuo triukšmo
Stebimi duomenys apie susijusius požymius, kitaip bendruosius elementus
Vėliau šie elementai yra sugrupuoti tiksliuose skyriuose
Šiuose skyriuose nagrinėjama duomenų rinkinių įžvalga
Pašalintos įžvalgos vykdomos verslo procese.

procesas-žingsniai-įtraukimas į modelio atpažinimą

Receptoriai

Terminas PRR reiškia modelio atpažinimo receptorius. Jis vaidina svarbų vaidmenį atliekant tinkamą natūralios imuninės sistemos funkciją. Tai yra gemalo linijos užfiksuoti šeimininko jutikliai, kurie pastebi patogenams būdingas molekules. Jie yra baltymai, dažniausiai ekspresuojami su įgimtomis imuninės sistemos ląstelėmis, tokiomis kaip dendritinės ląstelės, monocitai, makrofagai, epitelio ir neutrofilų ląstelės, kad būtų galima atpažinti dvi molekulių grupes:

PAMPS (su patogenais susijęs molekulinis modelis) yra sujungtas per mikrobų sukėlėjus, o DAMPS (su žala susiję molekuliniai modeliai) - per ląstelių-šeimininkų komponentus, kurie išsiskiria per visą ląstelių pažeidimą. Jie taip pat vadinami PPRR (primityvūs modelio atpažinimo receptoriai), nes jie pasikeitė prieš kitas imuninės sistemos frakcijas.

PRR pogrupiai skirstomi į skirtingus tipus, atsižvelgiant į jų funkciją, ligando specifiškumą, lokalizaciją ir evoliucinius ryšius. Priklausomai nuo lokalizacijos, tai galima suskirstyti į du tipus, pavyzdžiui, su membrana susietus PRR ir citoplazminius PRR. Membranoje surišti PRR apima TLR (į rinkliavą panašius receptorius) ir CLR (C tipo lektino receptorius), o citoplazminius PRR sudaro NLR (į NOD panašūs receptoriai) ir RLR (RIG-I tipo receptoriai).

Privalumai

Šablono atpažinimo pranašumai apima šiuos dalykus.

Tai išsprendžia kategorizavimo problemas
Tai išsprendžia netikrą biometrinių duomenų aptikimo problemas
Tai naudojama vizualiai pažeistų aklų žmonių audinio modeliui atpažinti.
Tai padeda perkalbėti garsiakalbį.
Naudojant tai galima identifikuoti konkretų objektą skirtingu kampu.

Trūkumai

Šablono atpažinimo trūkumai yra šie.

Tokį pripažinimą sunku įvykdyti ir tai yra labai lėtas metodas.
Norint gauti didesnį tikslumą, reikia didesnio duomenų rinkinio.
Ji negali paaiškinti, kodėl yra identifikuojamas tikslus objektas.

Programos

modelio atpažinimo programos daugiausia apima šiuos dalykus.

Jis naudojamas apdorojant vaizdus, analizuojant ir segmentuojant
Tai naudojama matant kompiuterį
Tai naudojama klasifikuojant radaro signalą ar analizuojant
Tai naudojama pirštų atspaudų identifikavimas
Tai naudojama seisminėje analizėje
Tai naudojama kalbai atpažinti

Rašto atpažinimo laiškai siekiama greitai paskelbti trumpus straipsnius, skiriančius daug dėmesio atpažįstant modelį. Dalyko sritys daugiausia apima visas dabartines suvokimo sritis, kurias nurodo IAPR - Tarptautinės modelių atpažinimo asociacijos techninės grupės. Tai daugiausia apima statistinius, neuroninius tinklus, duomenų gavybą, mašininį mokymąsi, algebrinę, schemų atpažinimo schemą, signalo analizę, vaizdo apdorojimą, robotiką, kalbos atpažinimą, muzikos analizę, daugialypės terpės sistemas, biometrinius duomenis ir kt.

Taigi, visa tai yra modelio atpažinimas. Toliau plėtrą skaičiavimo technologijos, tai yra raktas. Naudojant tai, didžiųjų duomenų analizė gali išplėsti daugiau ir visi gali pasinaudoti mašininio mokymosi algoritmais. Tai galima atlikti bet kokio tipo pramonėje, atsižvelgiant į tai, kur jų informacija yra palyginama. Taigi tikslinga tikėti galimybe pritaikyti šią technologiją jūsų prekybos operacijose, kad jos būtų ypač įgudusios. Štai jums klausimas, kas yra modelio atpažinimo receptorius ?