شناسایی الگو چیست؟

شناسایی الگو استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها است. این داده ها را بر اساس اطلاعات آماری یا دانش به دست آمده از الگوها و نمایش آنها طبقه بندی می کند.

در این تکنیک از داده های آموزشی برچسب دار برای آموزش سیستم های شناسایی الگو استفاده می شود. یک برچسب به یک مقدار ورودی خاص متصل می شود که برای تولید یک خروجی مبتنی بر الگو استفاده می شود. در غیاب داده‌های برچسب‌گذاری شده، ممکن است از الگوریتم‌های رایانه‌ای دیگر برای یافتن الگوهای ناشناخته استفاده شود. در نتیجه، تشخیص الگو یک تکنیک نیست، بلکه مجموعه‌ای وسیع از دانش و تکنیک‌های اغلب مرتبط است. قابلیت تشخیص الگو اغلب پیش نیاز سیستم های هوشمند است.

ویژگی های شناسایی الگو

تشخیص الگو دارای ویژگی های زیر است:

• دقت بالایی در تشخیص الگوها دارد.
• می تواند اشیاء ناآشنا را تشخیص دهد.
• می تواند اشیاء را از زوایای مختلف به دقت تشخیص دهد.
• می تواند الگوها را در مواردی که داده های از دست رفته بازیابی کند.
• یک سیستم شناسایی الگو می تواند الگوهایی را کشف کند که تا حدی پنهان هستند.

شناسایی الگو با استفاده از مفهوم یادگیری به دست می آید. یادگیری سیستم تشخیص الگو را قادر می‌سازد تا آموزش ببیند و برای ارائه نتایج دقیق‌تر سازگار شود. بخشی از مجموعه داده برای آموزش سیستم استفاده می شود در حالی که بقیه برای آزمایش آن استفاده می شود.

تصویر زیر نحوه استفاده از داده ها را برای آموزش و تست نشان می دهد.

مجموعه آموزشی شامل تصاویر یا داده هایی است که برای آموزش یا ساخت مدل استفاده می شود. قوانین آموزشی برای ارائه معیارهای تصمیمات خروجی استفاده می شود.

الگوریتم های آموزشی برای تطبیق داده های ورودی داده شده با تصمیم خروجی مربوطه استفاده می شود. سپس الگوریتم ها و قوانین برای تسهیل آموزش اعمال می شوند. سیستم از اطلاعات جمع آوری شده از داده ها برای تولید نتایج استفاده می کند.

مجموعه تست برای تایید صحت سیستم استفاده می شود. داده های تست برای بررسی اینکه آیا پس از آموزش سیستم به خروجی دقیق می رسد یا خیر استفاده می شود. این داده ها تقریباً 20٪ از کل داده ها در سیستم تشخیص الگو را نشان می دهد.

فرآیند تشخیص الگو در پنج مرحله اصلی کار می کند که در تصویر زیر نشان داده شده است:

               این مراحل را می توان به شرح زیر توضیح داد:

1. حسگر: در این فاز، سیستم شناسایی الگو، داده های ورودی را به داده های مشابه تبدیل می کند.
2. سگمنتیشن: این مرحله تضمین می کند که اشیاء حس شده توسط حسگر جدای از همدیگر هستند.
3. استخراج ویژگی: این فاز ویژگی یا ویژگی های اشیاء را استخراج می کند و آن ها را برای طبقه بندی بیشتر ارسال می کند.
4. طبقه بندی: در این مرحله اشیاء حس شده دسته بندی یا در گروه ها قرار می گیرند.
5. پساپردازش: در اینجا، ملاحظات بیشتر قبل از تصمیم گیری انجام می شود.