نحوه کار تشخیص الگو فرآیندی است برای خودکارسازی شناسایی و کاوش الگوها در مجموعه داده ها که از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند. از آنجایی که هیچ راه واحدی برای تشخیص الگوهای داده وجود ندارد، نحوه کار تشخیص الگو در نهایت به موارد زیر بستگی دارد:

  • هدف نهایی هر گردش کار شناسایی الگوی معین
  • نوع داده های موجود (داده های کمی در مقابل کیفی، داده های سری زمانی در مقابل داده های لحظه به لحظه)
  • قدرت محاسباتی و ذخیره سازی موجود برای پردازش و مدیریت داده ها

شناسایی الگو فرایند تشخیص الگوهای موجود در داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است؛ درواقع یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین شناسایی الگو است. کامپیوترهایی که از الگوریتم‌های آموزش‌دیده استفاده می‌کنند به‌راحتی می‌توانند حیوانات را در عکس‌ها، ناهنجاری‌های موجود در نوسان‌های سهام و علائم سرطان را در ماموگرافی بسیار بهتر از انسان تشخیص دهند.

نحوه کار تشخیص الگو (Pattern Recognition)

نحوه کارتشخیص الگو به چه صورت است؟

تشخیص الگو فرآیندی است که از همان مراحلی تشکیل شده است که هر کسی که به یافتن الگوها در داده ها علاقه دارد طی می کند.

1-مشکل را تعریف کنید

تعریف مشکل همیشه اولین قدم در هر پروژه شناسایی الگو و نحوه کار تشخیص الگو است. اینجا جایی است که شما سؤالات یا فرضیه های تحقیق در مورد داده ها و الگوهای آن را فرموله می کنید. به عنوان مثال، شما ممکن است نگران ثبت اثرات تعطیلات و فصلی (الگوهای) در داده های خرید باشید که از پایگاه داده مراکز خرید به دست می آیند. سوال خاصی که ممکن است بخواهیم در مورد این داده ها بپرسیم این است که آیا خریداران تمایل دارند به تبلیغات یا تخفیف های خاصی که شرکت از طریق کمپین های بازاریابی ایمیلی راه اندازی می کند پاسخ های حساس نشان دهند و آیا این تمایل به توزیع به روش خاصی در طول سال دارد؟

2. از فرضیه صفر آگاه باشید

در نحوه کار تشخیص الگو در حوزه آمار و آزمون فرضیه به جستجو برای اثبات وجود رابطه بین متغیرها و یافتن هیچ کدام، پذیرش فرضیه صفر می گویند. ممکن است همه داده ها دارای الگوهای پنهان در آن نباشند. با حرکت به سمت تجزیه و تحلیل، مهم است که به یاد داشته باشید که فرآیند تشخیص الگو نیز ممکن است به نتیجه نرسد. یعنی ممکن است به دنبال الگوهایی باشید که به سادگی وجود ندارند.

3. روش شناسی را انتخاب کنید

راه‌های مختلفی برای یافتن الگوها وجود دارد و ارزیابی همه مدل‌های بالقوه‌ای که ممکن است برای مشکل مورد نظر اعمال شوند، مهم است. به هر حال، ممکن است بیش از یک مورد وجود داشته باشد و این در نحوه کار تشخیص الگو اهمیت دارد.

نحوه کار تشخیص الگو (Pattern Recognition) بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

4. عدم قطعیت را اندازه گیری کنید

مدل‌هایی که برای یافتن الگوهای داده استفاده می‌شوند، به همان اندازه که می‌توانند در دنیای نامشخص دقیق باشند، هستند. مهم است که نحوه کار تشخیص الگو را تحت یک لنز احتمالی برای فاکتور عدم قطعیت بررسی کنیم، به خصوص زمانی که تشخیص الگو برای اهداف پیش بینی استفاده می شود.

5. نتایج را تست و تکرار کنید

تکرار مداوم در فرآیندهای تشخیص الگو برای اطمینان از نتایج بهینه و جلوگیری از از دست دادن ارتباط یا دقت با گذشت زمان ضروری است. هنگامی که به یک مشکل و مدل رسیدید و الگوها را اندازه‌گیری کردید، مهم است که به یاد داشته باشید که گردش کار در اینجا متوقف نمی‌شود.

روش‌های نحوه کار تشخیص الگو را آزمایش کنید تا مطمئن شوید که روندهای داده‌های زیربنایی را به دقت ثبت می‌کنند، حتی با گذشت زمان و شرایط.

نتیجه گیری:

تشخیص الگو فرایندی است برای شناسایی قواعد موجود در داده‌ها توسط ماشینی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. در این فرایند عمل طبقه‌بندی رویدادها براساس اطلاعات آماری، داده‌های تاریخی یا حافظه‌ی دستگاه اتفاق می‌افتد.

هر الگو یک قاعده در جهان یا در مفاهیم انتزاعی است؛ برای مثال، اگر درمورد کتاب یا فیلم صحبت کنیم، یک ژانر یک الگو محسوب می‌شود. شناسایی الگو یک فرایند شناختی است که در مغز ما زمانی که با برخی اطلاعاتی روبرو می‌شویم که با اطلاعات ذخیره شده در حافظه ما مطابقت دارد اتفاق می افتد. در علوم کامپیوتر، شناسایی الگو یک فرایند علمی است که در آن تمرکز بر شناخت خودکار الگوی داده‌های ورودی است. در حوزه علوم کامپیوتر شناسایی الگو یک تکنولوژی هست که اطلاعات ذخیره شده در پایگاه داده را با نمونه جدید مطابقت داده  و آن را را شناسایی می‌کند!

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.