Co to jest rozpoznawanie wzorców?

Rozpoznawanie wzorców to zdolność systemu do rozpoznawania wzorców w zestawach danych, opierając się na zaprogramowanej i wyuczonej wiedzy.Jest to ważna część informatyki, ponieważ pozwala na opracowanie systemów zdolnych do złożonej analizy danych.Może to pomóc badaczom szybko sortować dane w celu znalezienia znaczących informacji, ponieważ nie muszą ręcznie odczytać danych, aby znaleźć interesujące punkty.Rozpoznawanie wzorców może być również przydatne do wykrywania błędów, oszustw i innych problemów w zestawach danych.

Jest to inne niż dopasowanie wzorców, w których system może precyzyjnie dopasować materiały za pomocą znanej bazy danych.Jasny przykład tego rozróżnienia można zobaczyć w filtrach e -mail.Wiele internetowych kont e-mail ma folder spamowy.Dostawca wiadomości e -mail skanuje nadchodzącą pocztę i używa rozpoznawania wzorców w celu zidentyfikowania spamu i upuszczenia go do tego folderu.Użytkownik może również odfiltrować swój e -mail, prosząc klienta o porzucenie wiadomości e -mail z konkretnego nadawcy lub z określoną treścią do określonego folderu.

Akt sprawdzania spamKonkretne słowa, znane podejrzane adresy protokołu internetowego (IP) i inne czerwone flagi, które mogą oznaczać literę jako fałszywą.Jest to bardziej zaawansowane niż filtr, który po prostu prosi system o dopasowanie wzorów.Jeśli system zobaczy słowo lub nadawca, który pasuje do wzoru, może przenieść wiadomość e -mail do odpowiedniego folderu.

Złożone algorytmy obsługują rozpoznawanie wzorca.System może wykorzystać kilka środków do zbadania przychodzących danych i decydowania o tym, jak najlepiej je obsłużyć.Można go zaprogramować, aby wykonywać określone funkcje, takie jak podejrzanie lub uszkodzone dane do określonej lokalizacji, klasyfikowanie danych w znaczący sposób i tak dalej.System jest w stanie uczyć się i wykorzystuje to jako narzędzie, aby poprawić rozpoznawanie wzorów.Za każdym razem, gdy użytkownik flakuje e -mail jako spam, system skanuje wiadomość e -mail, aby dowiedzieć się więcej o tym, a system nie będzie nadal popełniać błędu, umieszczając podobne e -maile w skrzynce odbiorczej.w środowiskach laboratoryjnych i badawczych.Można je stosować do różnych zadań i wymagają budowy sieci neuronowych, które są zdolne do interakcji z danymi i zmiany w czasie.Niektóre programy są wyjątkowo wyrafinowane i zdolne do bardzo szczegółowego rozpoznawania wzorców, a inne są bardziej uproszczone.Takie programy ograniczają liczbę godzin ludzkich wymaganych do analizy danych i mogą złapać rzeczy, których człowiek mógłby przegapić, takie jak dowód oszustwa w postaci nieprawidłowości, które obejmują tysiące roszczeń ubezpieczeniowych.