Pengecaman Corak adalah salah satu ciri utama yang mengatur sebarang projek AI atau ML. Industri Pembelajaran Mesin pasti berkembang pesat dan menuju ke arah yang baik. Petunjuk berikut akan dibahas dalam artikel ini:
- Pengenalan
- Pembelajaran Mesin
- Pengecaman Corak
- Ciri-ciri Pengecaman Corak
- Model Latihan dan Pembelajaran dalam Pengecaman Corak
- Aplikasi Pengecaman Corak
- Kelebihan Pengecaman Corak
- Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pengecaman Corak
- Ringkasan
Pengenalan
Di dunia sekarang, banyak jenis data mengalir di seluruh sistem untuk mengkategorikan data yang kita tidak dapat menggunakan pengaturcaraan tradisional yang mempunyai peraturan yang dapat memeriksa beberapa keadaan dan mengklasifikasikan data.
Penyelesaian untuk masalah ini adalah Pembelajaran Mesin, dengan bantuannya kita dapat membuat model yang dapat mengklasifikasikan berbezacorak dari data. Salah satu aplikasi ini adalah pengkelasan data spam atau bukan spam.
Pembelajaran Mesin
Dalam Pembelajaran Mesin, kita tidak boleh mengharapkan model menjadi 100% tepat tetapi ramalan harus sedekat mungkin sehingga dapat dikategorikan dalam kategori tertentu. Dalam Pembelajaran Mesin model dibuat berdasarkan beberapa algoritma yang belajar dari data yang disediakan untuk membuat ramalan.
Model ini berdasarkan statistik. Pembelajaran mesin mengambil beberapa data untuk menganalisisnya dan secara automatik membuat beberapa model yang dapat meramalkan sesuatu. Agar mendapat kebaikanramalan dari model, kita perlu memberikan data yang mempunyai ciri yang berbeza sehingga algoritma akan memahami corak yang berbeza yang mungkin ada dalam masalah tertentu.
Pengecaman Corak
Corak dikenali dengan bantuan algoritma yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin. Mengecam corak adalah proses mengklasifikasikan data berdasarkan model yang dibuat oleh data latihan, yang kemudian mengesan corak dan ciri dari corak.
Pengecaman corak adalah proses yang dapat mengesan kategori dan hasil yang berbezamaklumat mengenai data tertentu. Beberapa aplikasi pengecaman corak adalah pengecaman suara, ramalan cuaca, pengesanan objek dalam gambar, dll.
Ciri-ciri Pengiktirafan Corak:
Pengecaman corak belajar dari data.
Mengecam corak secara automatik walaupun kelihatan separa.
Harus dapat mengenali corak yang sudah biasa.
Corak harus dikenali dari pelbagai sudut dan bentuk.
Model Latihan dan Pembelajaran dalam Pengecaman Corak
Pertama data harus dibahagikan kepada set iaitu set latihan dan ujian. Belajar dari data dapat mengetahui bagaimana ramalan sistem bergantung pada data yang diberikan juga algoritma mana yang sesuai untuk data tertentu, ini adalah fasa yang sangat penting. Oleh kerana data dibahagikan kepada dua kategori, kita dapat menggunakan data latihan untuk melatih algoritma dan data pengujian digunakan untuk menguji model, seperti yang telah disebutkan bahawa data harus beragam latihan dan data pengujian harus berbeda.
Oleh itu, kita membahagikan data menjadi dua set biasanya kita membahagikan data di mana 70% data digunakan untuk melatih model, algoritma mengekstrak corak penting dari yang disediakandata dan mencipta model. Set pengujian mengandungi 30% keseluruhan data dan kemudian digunakan untuk mengesahkan prestasi model iaitu seberapa tepat model meramalkan hasilnya.
Aplikasi Pengecaman Corak
Visi komputer : Objek dalam gambar dapat dikenali dengan bantuan pengecaman corak yang dapat mengekstrak corak tertentu dari gambar atau video yang dapat digunakan dalam pengenalan wajah, teknologi pertanian, dll.
Pentadbiran awam: sistem pengawasan dan analisis lalu lintas untuk mengenal pasti objek seperti kereta.
Kejuruteraan: Pengecaman pertuturan banyak digunakan dalam sistem seperti Alexa, Siri, dan Google Now.
Geologi: Pengecaman batuan, ini membantu ahli geologi mengesan batu.
Pengenalan suara: Dalam pengecaman pertuturan, kata-kata dianggap sebagai corak dan digunakan secara meluas dalam algoritma pengecaman pertuturan.
Pengimbasan Cap Jari: Dalam pengecaman cap jari, pengecaman corak digunakan secara meluas untuk mengenal pasti seseorang sebagai salah satu aplikasi untuk mengesan kehadiran dalam organisasi.
Kelebihan Pengecaman Corak
- Urutan DNA dapat ditafsirkan
- Digunakan secara meluas dalam bidang perubatan dan robotik.
- Masalah klasifikasi dapat diselesaikan dengan menggunakan pengecaman corak.
- Pengesanan biometrik
- Dapat mengenali objek tertentu dari pelbagai sudut.
Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pengecaman Corak
ML adalah aspek yang belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit, yang mungkin bersifat berulang dan menjadi tepat ketika terus melakukan tugas. ML adalah satu bentuk pengecaman corak yang pada dasarnya merupakan idea untuk melatih mesin untuk mengenali corak dan menerapkannya pada masalah praktikal. ML adalah ciri yang dapat belajar dari data dan berulang-ulang terus diperbaharui untuk berkinerja lebih baik tetapi, Pengecaman corak tidak mempelajari masalah tetapi, ia dapat dikodkan untuk mempelajari pola. Pengecaman corak ditakrifkan sebagai klasifikasi data berdasarkan maklumat statistik yang diperoleh daripada corak.
Pengecaman corak memainkan peranan penting dalam tugas yang cuba dicapai oleh pembelajaran mesin. Begitu juga, ketika manusia belajar dengan mengenali corak. Corak berbeza daricorak visual, corak bunyi, isyarat, data cuaca, dan lain-lain. Model ML dapat dikembangkan untuk memahami corak menggunakan analisis statistik yang dapat mengklasifikasikan data lebih jauh. Hasilnya mungkin bernilai atau bergantung pada kemungkinan terjadinya data.
Ringkasan
Dalam artikel ini, kami melihat apa itu pembelajaran mesin dan pengecaman corak, bagaimana mereka bekerja bersama untuk membuat model yang tepat dan efisien. Kami meneroka pelbagai ciri pengecaman corak. Juga, bagaimana data dibagi menjadi satu set latihan dan set pengujian dan bagaimana itu dapat digunakan untuk membuat model yang efisien yang dapat memberikan ramalan yang tepat. Apa aplikasi mereka dan bagaimana ia berbeza antara satu sama lain dibincangkan secara ringkas?
nombor fibonacci c ++
Edureka's menjadikan anda mahir dalam teknik seperti Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan dan Pemprosesan Bahasa Semula Jadi. Ia merangkumi latihan mengenai kemajuan terkini dan pendekatan teknikal dalam Artificial Intelligence & Machine Learning seperti Pembelajaran Dalam, Model Grafik dan Pembelajaran Pengukuhan.
Sekiranya anda mempunyai pertanyaan yang berkaitan dengan artikel ini, tinggalkan di bahagian komen di bawah dan kami akan kembali secepat mungkin.