Deep learning Mustererkennung

Anders als bei computer vision (die wir oben besprochen haben), kann das Datum für die Mustererkennung alles sein: Um den Überblick über die Tiere zu behalten und Analysen auf der Bevölkerung durchzuführen, haben sie einen Machine Learning-Algorithmus entwickelt, der die Tiere unter dem Pinsel erkennt und nach den Eigenschaften klassifiziert. Es gibt auch Mustererkennungsrezeptoren (PRR) in unserem Körper – Makrophagen, Monozyten, etc. – Zellen, die eine spezifische Mission haben, pathogene molekulare Muster und schadensassoziierte molekulare Muster zu identifizieren und zu bekämpfen. Aber das ist Biologie und nicht Technologie. Algorithmen für die Mustererkennung hängen von der Art der Etikettenausgabe ab, davon, ob das Lernen überwacht oder unbeaufsichtigt ist, und davon, ob der Algorithmus statistischer oder nicht statistischer Natur ist. Statistische Algorithmen können weiter als generativ oder diskriminierend kategorisiert werden. Die Mustererkennung als überwachter Ansatz wird Klassifizierung genannt. Diese Algorithmen verwenden eine zweistufige Methodik zur Identifizierung der Muster. Die erste Phase der Entwicklung/Konstruktion des Modells und die zweite Stufe beinhaltet die Vorhersage für neue oder unsichtbare Objekte. Die wichtigsten Merkmale dieses Konzepts sind unten aufgeführt. Die syntaktische Mustererkennung (SyntPR) basiert auf den elementaren/einfachsten Untermustern, die primitive nivität genannt werden (z. B.

Buchstaben des Alphabets). Das Muster wird dann in Bezug auf die Wechselbeziehung der Primitive beschrieben, wenn sie in Wörtern und Sätzen zusammengesetzt sind. Es gibt grammatikalische Regeln, die das Modell befehlen, die aus den verfügbaren Trainingsbeispielen abgeleitet werden müssen. Die bayesische Statistik hat ihren Ursprung in der griechischen Philosophie, wo bereits zwischen dem “a priori” und dem “a posteriori”-Wissen unterschieden wurde. Später definierte Kant seine Unterscheidung zwischen dem, was a priori vor der Beobachtung bekannt ist, und dem empirischen Wissen aus Beobachtungen. In einem Bayesschen Musterklassifiker werden die Klassenwahrscheinlichkeiten p ( l a b e l | ) . . . . .

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. . . Der Benutzer kann das ,,boldsymbol”-Präas”-Symbol “Theta” wählen, das dann von vornherein erfolgt. Darüber hinaus können als a priori quantifizierte Erfahrungen mit empirischen Beobachtungen gewichtet werden – z.B. mit den Beta- (Konjugat vor) und Dirichlet-Verteilungen. Der bayesische Ansatz ermöglicht eine nahtlose Vermischung von Expertenwissen in Form subjektiver Wahrscheinlichkeiten und objektiven Beobachtungen. Deep Learning ist derzeit ein heißes Forschungsthema, insbesondere Convolutional Neural Network (oder ConvNet), das in der groß angelegten grafischen Erkennung verwendet wurde.

Die Informationen, die aus diesem Mustersuchprozess gewonnen werden, können für Datenanalysesysteme verwendet werden. Diese Funktion ist besonders wichtig für Big Data-Analysen, bei denen die Benutzer solche riesigen Datenmengen nicht selbst oder mit Hilfe von Excel oder anderen ähnlichen Tools verarbeiten können. Mustererkennungsalgorithmen zielen im Allgemeinen darauf ab, eine vernünftige Antwort für alle möglichen Eingaben zu geben und unter Berücksichtigung ihrer statistischen Variation einen “höchstwahrscheinlichen” Abgleich der Eingaben durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Musterabgleichsalgorithmen, die nach genauen Übereinstimmungen in der Eingabe mit bereits vorhandenen Mustern suchen. Ein häufiges Beispiel für einen Musterabgleichsalgorithmus ist der Reguläre Ausdrucksabgleich, der nach Mustern einer bestimmten Sortierung in Textdaten sucht und in die Suchfunktionen vieler Texteditoren und Textverarbeitungsprogrammoren einbezogen wird. Im Gegensatz zur Mustererkennung ist die Musterabgleich im Allgemeinen keine Art von maschinellem Lernen, obwohl Musteranpassungsalgorithmen (insbesondere bei ziemlich allgemeinen, sorgfältig zugeschnittenen Mustern) manchmal eine vergleichbare Qualität der Art liefern können, die von Mustererkennungsalgorithmen bereitgestellt wird.