Mustererkennung künstliche intelligenz

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    Eine Computer-Vision-Technologie, die durch maschinelles Lernen und Mustererkennung trainiert wird, erkennt und klassifiziert weiße Blutkörperchen und Gewebe automatisch als gesund oder krank. Um die Ergebnisse zu überprüfen, wurde ein zusätzlicher SVM-Klassifier erstellt, der mithilfe einer Reihe von Statistiken subzellulärer Strukturen trainiert wurde. Laut den Forschungsautoren hat “diese etikettenfreie, nicht-zytotoxische Zellklassifizierung basierend auf der subzellulären Struktur von QPM-Bildern das Potenzial, als automatisierte Diagnose einzelner Zellen zu dienen.” In Bezug auf die Ansätze zur Mustererkennung gibt es vier Haupteffekte: Die optische Zeichenerkennungstechnologie befasst sich mit der Erkennung von visuellem Text – ob handschriftlich oder gedruckt – und dessen Umwandlung in bearbeitbaren Text. Es ist eine Kombination von Technologien wie maschinelles Lernen, Mustererkennung und künstliche Intelligenz. Was ist Mustererkennung in der Informatik? In der Informatik und im maschinellen Lernen ist die Mustererkennung eine Technologie, die die in der Datenbank gespeicherten Informationen mit den eingehenden Daten abgleicht. Was ist Mustererkennung im Allgemeinen? Während wir diesen Begriff in der IT-Welt viel hören, stammt er ursprünglich aus kognitiver Neurowissenschaft und Psychologie. Mustererkennung ist die automatisierte Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten. Es hat Anwendungen in der statistischen Datenanalyse, Signalverarbeitung, Bildanalyse, Informationsabruf, Bioinformatik, Datenkomprimierung, Computergrafik und maschinelles Lernen. Mustererkennung hat ihren Ursprung in Statistik und Ingenieurwesen; Einige moderne Ansätze zur Mustererkennung umfassen den Einsatz von maschinellem Lernen aufgrund der erhöhten Verfügbarkeit von Big Data und einer neuen Fülle an Rechenleistung. Diese Aktivitäten können jedoch als zwei Facetten desselben Anwendungsbereichs betrachtet werden, und zusammen haben sie sich in den letzten Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt.

    Eine moderne Definition der Mustererkennung ist: So teilen wir Daten in zwei Sätze, normalerweise teilen wir Daten, in denen 70% der Daten für die Ausbildung des Modells verwendet werden, Algorithmen extrahieren die wichtigen Muster aus den bereitgestellten Daten und erstellen ein Modell. Der Testsatz enthält 30 % der gesamten Daten und wird dann verwendet, um die Leistung des Modells zu überprüfen, d. h., wie genau das Modell die Ergebnisse vorhersagt. Übliche Daten können mit Hilfe von Excel oder anderen erweiterten Tools analysiert werden. Um Big Data zu analysieren, benötigen Sie jedoch die Hilfe des maschinellen Lernens und der Mustererkennung. Dies kann in Branchen wie Börsenprognosen, AdTech und MarTech-Unternehmen verwendet werden, wo die Ereignisse/Tag mehrere Millionen Artikel erreichen können, und andere. Die Mustererkennung ist der Prozess der Erkennung von Mustern mithilfe eines Machine Learning-Algorithmus. Die Mustererkennung kann definiert werden als die Klassifizierung von Daten auf der Grundlage bereits erlangter Erkenntnisse oder auf statistischen Informationen, die aus Mustern und/oder deren Darstellung extrahiert werden. Die Mustererkennung ist die Fähigkeit, Anordnungen von Merkmalen oder Daten zu erkennen, die Informationen über ein bestimmtes System oder einen bestimmten Datensatz liefern. Predictive Analytics in data Science-Arbeiten können Mustererkennungsalgorithmen nutzen, um statistisch wahrscheinliche Bewegungen von Zeitreihendaten in die Zukunft zu isolieren.

    In einem technologischen Kontext kann ein Muster wiederkehrende Sequenzen von Daten im Laufe der Zeit sein, die verwendet werden können, um Trends vorherzusagen, bestimmte Konfigurationen von Features in Bildern, die Objekte identifizieren, häufige Kombinationen von Wörtern und Phrasen für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder bestimmte Verhaltenscluster in einem Netzwerk, die auf einen Angriff hinweisen könnten – neben fast endlosen anderen Möglichkeiten. In der IT ist die Mustererkennung ein Zweig von Machine Learning, der die Erkennung von Datenmustern oder Datenregelmäßigkeiten in einem bestimmten Szenario betont. Die Mustererkennung umfasst Klassifizierung und Cluster von Mustern. Gesichtserkennung und visuelle Suche gehören zu den beiden topnen Anwendungen für die Bildmustererkennung (IPR).