Itu teknologi baru seperti pembelajaran mesin serta data besar. Saat ini, berbagai data telah tersedia yang diasumsikan sebaliknya. Data ini dapat diperbaiki dalam sumber-sumber tambahan yang memungkinkan untuk menggunakan metode yang lebih sulit untuk analisis data guna meningkatkan keuntungan bisnis. Pengenalan pola menawarkan manfaat terencana bagi perusahaan yang membuatnya mencapai pengembangan tanpa henti di pasar yang selalu berubah. Dalam dunia digital, pola tidak lain adalah segalanya, yang juga dapat dilihat secara fisik, sebaliknya diamati secara matematis dengan menerapkan algoritma. Misalnya, perbedaan warna pada pakaian, pola bicara, dll. Pola dalam ilmu Komputer dapat ditandai dengan bantuan prinsip fitur vektor.

Apa itu Pengenalan Pola?

Itu definisi pengenalan pola adalah prosedur diferensiasi data serta segmentasi berdasarkan elemen umum, atau kriteria yang ditetapkan yang dapat dicapai oleh algoritme tertentu. Pengakuan ini adalah salah satu elemen penting dari teknologi pembelajaran mesin.

Karya presentasi Christopher Bishop menjelaskan konsep pengenalan pola dan pembelajaran mesin , di mana pengakuan ini berkaitan dengan deteksi otomatis keteraturan dalam informasi melalui algoritma komputer & dengan menggunakan keteraturan ini tindakan dapat diambil seperti klasifikasi data ke dalam berbagai kategori.

Dengan menggunakan pengenalan ini, hal-hal dapat diidentifikasi berdasarkan fitur-fiturnya. Pola ini menceritakan kisah data melalui pasang surut, paku, garis datar, dan aliran. Di sini data dapat berupa teks, gambar, suara, sentimen, dll. Dengan menggunakan algoritme ini, semua data yang bersifat sekuensial dapat diproses dengan membuat rangkaiannya dapat dipahami.

pengenalan pola

Contoh pengenalan ini terutama mencakup identifikasi pembicara, pengenalan suara , diagnosis medis otomatis, dan MDR (pengenalan dokumen multimedia).

Fitur pengenalan pola dapat ditandai sebagai variabel biner diskrit kontinu. Ini dapat didefinisikan sebagai, arti dari satu (atau) lebih pengukuran, dihitung sehingga menghitung beberapa karakteristik penting dari benda tersebut. Fitur-fitur ini terutama mencakup yang berikut ini.

“pengkabelan 3 fase ke fase tunggal ”

Sistem ini harus mengidentifikasi pola yang sudah dikenal dengan cepat & tepat
Identifikasi dan kategorikan objek yang tidak diketahui
Identifikasi objek & bentuk dengan tepat dari berbagai sudut
Kenali pola bahkan saat terkubur sebagian
Identifikasi pola dengan cepat dengan mudah & otomatis.

Model

Model ini diklasifikasikan menjadi tiga seperti statistik, sintaksis atau struktural, dan pencocokan template.
Model statistik digunakan untuk mengenali di mana pun bagian yang tepat berada dan model semacam ini menggunakan pembelajaran mesin yang diawasi.
Model sintaksis atau struktural digunakan untuk menggambarkan hubungan yang lebih majemuk antar elemen. Model semacam ini menggunakan pembelajaran mesin semi-terkontrol
Model Pencocokan Template digunakan untuk menyamakan fitur objek dengan template yang telah ditentukan serta mengenali objek dengan bantuan proxy. Model semacam ini digunakan untuk pemeriksaan plagiarisme.

Kerja

Algoritme pengenalan ini terutama mencakup dua bagian utama seperti eksploratif dan deskriptif. Eksplorasi digunakan untuk mengidentifikasi kesamaan dalam informasi sedangkan deskriptif digunakan untuk mengklasifikasikan kesamaan dalam cara tertentu

Perpaduan kedua elemen ini dapat digunakan untuk menghilangkan wawasan dari informasi, yang terdiri dari pemanfaatan dalam analitik data besar. Analisis faktor-faktor biasa dengan asosiasinya menemukan detail dalam materi pelajaran yang sangat penting untuk memahaminya.

Proses / Langkah-Langkah yang Terlibat dalam Pengenalan Pola

Mengumpulkan data dari berbagai sumber
Membersihkan data dari kebisingan
Data diamati untuk fitur terkait atau elemen umum
Selanjutnya, elemen-elemen ini dikelompokkan dalam bagian yang tepat
Bagian ini diperiksa untuk mengetahui wawasan kumpulan data
Wawasan yang dihapus dieksekusi ke dalam proses bisnis.

proses-langkah-terlibat-dalam-pola-pengenalan

Reseptor

Istilah PRR adalah singkatan dari reseptor pengenalan pola. Ini memainkan peran penting dalam fungsi yang sesuai dari sistem kekebalan alami. Ini adalah sensor inang yang ditetapkan oleh germline, yang memperhatikan molekul khusus untuk patogen. Mereka adalah protein yang diekspresikan sebagian besar dengan sel sistem kekebalan bawaan seperti sel dendritik, monosit, makrofag, sel epitel dan neutrofil untuk mengenali dua set molekul:

PAMPS (pola molekuler terkait patogen) terhubung melalui mikroba patogen & DAMPS (pola molekuler terkait kerusakan) terhubung melalui komponen sel inang yang dilepaskan selama kerusakan sel. Ini juga disebut sebagai PPRR (reseptor pengenalan pola primitif) karena mereka berubah sebelum fraksi lain dari sistem kekebalan.

Subgrup PRRs diklasifikasikan ke dalam tipe berbeda berdasarkan fungsinya, spesifisitas ligan, lokalisasi, dan hubungan evolusinya. Bergantung pada lokalisasi, ini dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis seperti PRR terikat membran & PRR sitoplasma. PRR terikat membran untuk terdiri dari TLR (reseptor seperti tol) & CLR (reseptor lektin tipe C) sedangkan PRR sitoplasma terdiri dari NLR (reseptor seperti NOD) & RLR (reseptor seperti RIG-I).

Keuntungan

Keuntungan pengenalan pola meliputi yang berikut ini.

Ini memecahkan masalah kategorisasi
Ini memecahkan masalah deteksi bio-metrik palsu
Ini digunakan untuk mengenali pola kain bagi penyandang tunanetra yang rusak secara visual.
Ini membantu dalam diarisasi speaker.
Dengan menggunakan ini seseorang dapat mengidentifikasi objek tertentu dari sudut yang berbeda.

Kekurangan

Kerugian dari pengenalan pola meliputi yang berikut ini.

Pengenalan semacam ini sulit dilakukan & ini merupakan metode yang sangat lambat.
Ini membutuhkan kumpulan data yang lebih besar untuk mendapatkan akurasi yang ditingkatkan.
Itu tidak dapat menjelaskan mengapa objek yang tepat diidentifikasi.

Aplikasi

Itu aplikasi pengenalan pola terutama mencakup berikut ini.

“apa kepanjangan dari pid dalam elektronika? ”

Ini digunakan dalam pemrosesan gambar, analisis, dan segmentasi
Ini digunakan dalam visi komputer
Ini digunakan dalam klasifikasi sinyal radar atau analisis
Ini digunakan dalam identifikasi sidik jari
Ini digunakan dalam analisis seismik
Ini digunakan dalam pengenalan ucapan

Surat Pengenalan Pola bertujuan untuk publikasi cepat artikel singkat dengan perhatian luas dalam pengenalan pola. Bidang subjek terutama melibatkan semua bidang kesadaran saat ini yang ditandai oleh kelompok Teknis IAPR- Asosiasi Internasional Pengenalan Pola. Contoh dari ini terutama mencakup Statistik, Jaringan saraf, penggalian data, pembelajaran mesin, aljabar, pengenalan pola berdasarkan grafik, analisis sinyal, pemrosesan gambar, robotika, Pengenalan ucapan, analisis musik, sistem multimedia, Biometrik, dll.

Jadi, ini semua tentang pengenalan pola. Untuk selanjutnya pengembangan teknologi komputasi, itu adalah kuncinya. Dengan menggunakan ini, analitik data besar dapat mengembangkan lebih banyak & semua bisa mendapatkan keuntungan dari algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat dilakukan dalam semua jenis industri di mana informasi mereka ada perbandingan di dalam informasi. Oleh karena itu, masuk akal untuk memercayai peluang untuk menerapkan teknologi ini ke dalam operasi perdagangan Anda untuk membuat mereka lebih ahli. Ini pertanyaan untuk Anda, apakah reseptor pengenalan pola ?