Šablono atpažinimas yra viena iš pagrindinių bruožų, valdančių bet kokį AI ar ML projektą. Mašininio mokymosi pramonė tikrai klesti ir yra geros krypties. Šiame straipsnyje bus aptariami šie patarimai:
- Įvadas
- Mašininis mokymasis
- Rašto atpažinimas
- Rašto atpažinimo ypatybės
- Mokymo ir mokymosi modeliai atpažįstant modelį
- Rašto atpažinimo programos
- Rašto atpažinimo privalumai
- Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir modelio atpažinimo
- Santrauka
Įvadas
Šiuolaikiniame pasaulyje, norint suskirstyti duomenis į kategorijas, mes negalime naudoti tradicinio programavimo, kuriame yra taisyklės, galinčios patikrinti kai kurias sąlygas ir klasifikuoti duomenis.
Šios problemos sprendimas yra mašininis mokymasis, jo pagalba galime sukurti modelį, kuris gali klasifikuoti skirtingusduomenų šablonai. Viena iš to taikymo sričių yra šlamšto ar ne šlamšto duomenų klasifikavimas.
Mašininis mokymasis
Mašininio mokymosi metu negalime tikėtis, kad modelis bus 100% tikslus, tačiau prognozės turėtų būti kuo artimesnės, kad būtų galima priskirti tam tikrai kategorijai. Mašininiame mokyme modelis sukurtas remiantis kai kuriais algoritmais, kurie mokosi iš pateiktų duomenų, kad galėtų prognozuoti.
Modelis remiasi statistika. Mašininis mokymasis reikalauja tam tikrų duomenų, kad juos analizuotų ir automatiškai sukurtų modelį, kuris galėtų nuspėti dalykus. Tam, kad būtų geraimodelio prognozes, turime pateikti duomenis, kurie turi skirtingas charakteristikas, kad algoritmai suprastų skirtingus modelius, kurie gali egzistuoti tam tikroje problemoje.
Rašto atpažinimas
Šablonai atpažįstami naudojant mašininio mokymosi algoritmus. Šablonų atpažinimas yra duomenų klasifikavimo procesas pagal modelį, kurį sukuria treniruočių duomenys, o tada jie nustato šablonus ir charakteristikas.
Rašto atpažinimas yra procesas, kuris gali aptikti įvairias kategorijas ir gautiinformacija apie tam tikrus duomenis. Kai kurios modelių atpažinimo programos yra balso atpažinimas, orų prognozė, objektų aptikimas vaizduose ir kt.
Rašto atpažinimo ypatybės:
Rašto atpažinimas mokosi iš duomenų.
Automatiškai atpažinti modelius, net kai jie yra dalinai matomi.
Turėtų sugebėti atpažinti pažįstamus modelius.
Raštas turėtų būti atpažįstamas iš skirtingų kampų ir formų.
Mokymo ir mokymosi modeliai atpažįstant modelį
Pirmiausia duomenys turėtų būti suskirstyti į rinkinį, ty mokymo ir testavimo rinkinį. Mokymasis iš duomenų gali pasakyti, kaip sistemos prognozės priklauso nuo pateiktų duomenų, kuris algoritmas tinka konkretiems duomenims, tai yra labai svarbus etapas. Kadangi duomenys yra suskirstyti į dvi kategorijas, mes galime naudoti mokymo duomenis algoritmui mokyti, o testavimo duomenys naudojami modelio testavimui, nes jau minėta, kad duomenys turėtų būti įvairūs, o testavimo duomenys turėtų būti skirtingi.
Taigi duomenis padalijame į dvi grupes, paprastai padalijame duomenis, kuriuose 70% duomenų naudojama modelio mokymui, algoritmai iš pateiktų svarbių modeliųduomenis ir sukuria modelį. Testavimo rinkinyje yra 30% visų duomenų, ir tada jis naudojamas modelio veikimui patikrinti, t. Y. Kaip tiksliai modelis numato rezultatus.
Rašto atpažinimo programos
Kompiuterio regėjimas : Objektus vaizduose galima atpažinti naudojant atpažinimo modelį, kuris gali išgauti iš vaizdo ar vaizdo įrašo tam tikrus modelius, kurie gali būti naudojami atpažįstant veidą, naudojant žemės ūkio technologijas ir kt.
Civilinė administracija: stebėjimo ir eismo analizės sistemos objektams, pavyzdžiui, automobiliui, identifikuoti.
Inžinerija: Kalbos atpažinimas plačiai naudojamas tokiose sistemose kaip „Alexa“, „Siri“ ir „Google“ dabar.
skirtumas tarp c c ++ ir java
Geologija: Uolų atpažinimas padeda geologui aptikti uolienas.
Kalbos atpažinimas: Atpažįstant kalbą, žodžiai traktuojami kaip šablonas ir plačiai naudojami kalbos atpažinimo algoritme.
Pirštų atspaudų nuskaitymas: Atpažįstant pirštų atspaudus, modelio atpažinimas yra plačiai naudojamas siekiant identifikuoti asmenį, kuris yra viena iš taikomųjų programų stebint lankomumą organizacijose.
Rašto atpažinimo privalumai
- DNR sekas galima interpretuoti
- Plačiai taikoma medicinos srityje ir robotikoje.
- Klasifikavimo problemas galima išspręsti naudojant modelio atpažinimą.
- Biometrinis aptikimas
- Gali atpažinti konkretų objektą iš skirtingų kampų.
Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir modelio atpažinimo
ML yra aspektas, kuris mokosi iš duomenų be aiškaus programavimo, kuris gali būti kartojamas ir tampa tikslus atliekant užduotis. ML yra modelio atpažinimo forma, kuri iš esmės yra mokymo mašinų idėja atpažinti modelius ir pritaikyti juos praktinėms problemoms spręsti. ML yra funkcija, kuri gali pasimokyti iš duomenų ir kartoti save atnaujinti, kad veiktų geriau, tačiau modelio atpažinimas neišmoksta problemų, tačiau jis gali būti užkoduotas, kad išmoktų modelių. Šablonų atpažinimas apibrėžiamas kaip duomenų klasifikavimas remiantis statistine informacija, gauta iš modelių.
Rašto atpažinimas vaidina svarbų vaidmenį atliekant užduotį, kurią bando atlikti mašininis mokymasis. Panašiai, kaip žmonės mokosi atpažindami modelius. Raštai skiriasi nuovaizdiniai modeliai, garso modeliai, signalai, oro duomenys ir kt. ML modelis gali būti sukurtas siekiant suprasti modelius naudojant statistinę analizę, pagal kurią duomenys gali būti klasifikuojami toliau. Rezultatai gali būti tikėtina vertė arba priklausyti nuo duomenų atsiradimo tikimybės.
Santrauka
Šiame straipsnyje mes apžvelgėme, kas yra mašininis mokymasis ir modelio atpažinimas, kaip jie veikia kartu, kad būtų sukurtas tikslus ir efektyvus modelis. Mes ištyrėme įvairias modelio atpažinimo ypatybes. Be to, kaip duomenys yra suskirstyti į mokymo rinkinį ir testavimo rinkinį ir kaip juos galima panaudoti kuriant efektyvų modelį, kuris galėtų pateikti tikslias prognozes. Kokios yra jų taikymo galimybės ir kuo jos skiriasi viena nuo kitos, aptariama trumpai?
„Edureka“ leidžia išmanyti tokias technikas kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir Natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.
Jei turite klausimų, susijusių su šiuo straipsniu, palikite juos komentarų skyriuje žemiau ir mes kuo greičiau grįšime.