مقدمه ای بر تشخیص الگو در یادگیری ماشینی

الگوها همه جا هستند. این به همه جنبه های زندگی روزمره ما تعلق دارد. از طرح و رنگ لباس های ما گرفته تا استفاده از دستیارهای صوتی هوشمند، همه چیز شامل نوعی الگو است. وقتی می گوییم همه چیز از یک الگو تشکیل شده است یا هر چیزی یک الگو دارد، سوال رایجی که به ذهنمان می رسد این است که الگو چیست؟چگونه می توانیم بگوییم که تقریباً همه چیز و هر چیزی که ما را احاطه کرده است را تشکیل می دهد؟چگونه می توان آن را در فناوری هایی که ما هر روز استفاده می کنیم پیاده سازی کرد؟

خب، پاسخ به همه این سوالات یکی از ساده ترین کارهایی است که احتمالا همه ما از دوران کودکی انجام داده ایم. زمانی که در مدرسه بودیم، اغلب به ما وظیفه می‌دادند الفبای گمشده را شناسایی کنیم تا پیش‌بینی کنیم کدام عدد در یک دنباله قرار می‌گیرد یا برای تکمیل شکل، نقطه‌ها را به هم بپیوندیم. پیش‌بینی عدد یا الفبای گمشده شامل تجزیه و تحلیل روند به دنبال آن اعداد یا الفبای داده شده بود. این همان چیزی است که تشخیص الگو در یادگیری ماشینی به معنای آن است.

تشخیص الگو چیست؟

تشخیص الگو به عنوان فرآیند شناسایی روندها (جهانی یا محلی) در الگوی داده شده تعریف می شود. یک الگو را می توان به عنوان هر چیزی که از یک روند پیروی می کند و نوعی نظم را نشان می دهد تعریف کرد. تشخیص الگوها را می توان به صورت فیزیکی، ریاضی یا با استفاده از الگوریتم ها انجام داد. هنگامی که ما در مورد تشخیص الگو در یادگیری ماشین صحبت می کنیم، نشان دهنده استفاده از الگوریتم های قدرتمند برای شناسایی نظم در داده های داده شده است. تشخیص الگو به طور گسترده در حوزه های فنی عصر جدید مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، تشخیص چهره و غیره استفاده می شود.

انواع الگوریتم های تشخیص الگو در یادگیری ماشینی

1. الگوریتم های نظارت شده

تشخیص الگو با رویکرد نظارت شده طبقه بندی نامیده می شود. این الگوریتم ها از یک روش دو مرحله ای برای شناسایی الگوها استفاده می کنند. مرحله اول توسعه/ساخت مدل و مرحله دوم شامل پیش‌بینی اشیاء جدید یا نادیده است. ویژگی های کلیدی مربوط به این مفهوم در زیر ذکر شده است.

• داده های داده شده را به دو مجموعه - آموزش و مجموعه تست تقسیم کنید
• مدل را با استفاده از یک الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب مانند SVM (ماشین‌های بردار پشتیبانی)، درخت‌های تصمیم، جنگل تصادفی و غیره آموزش دهید.
• آموزش فرآیندی است که از طریق آن مدل الگوهای موجود در داده های داده شده را برای پیش بینی های مناسب می آموزد یا تشخیص می دهد.
• مجموعه تست حاوی مقادیر پیش بینی شده است.
• برای اعتبارسنجی پیش بینی های انجام شده توسط مجموعه آموزشی استفاده می شود.
• این مدل بر روی مجموعه آموزشی آموزش داده می شود و در مجموعه تست تست می شود.
• عملکرد مدل بر اساس پیش بینی های درست انجام شده ارزیابی می شود.
• مدل آموزش دیده و آزمایش شده توسعه یافته برای تشخیص الگوها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، طبقه بندی کننده نامیده می شود.
• این طبقه بندی کننده برای پیش بینی داده ها/اشیاء نادیده استفاده می شود.

2. الگوریتم های بدون نظارت

بر خلاف الگوریتم های نظارت شده برای الگوی استفاده از مجموعه های آموزش و آزمایش ، این الگوریتم ها از یک گروه با رویکرد استفاده می کنند. آنها الگوهای موجود در داده ها را رعایت می کنند و بر اساس شباهت در ویژگی های خود مانند ابعاد برای پیش بینی ، آنها را گروه بندی می کنند. بیایید بگوییم که ما یک سبد انواع میوه های مختلف مانند سیب ، پرتقال ، گلابی و گیلاس داریم. فرض می کنیم که نام میوه ها را نمی دانیم. ما داده ها را بدون برچسب نگه می داریم. حال فرض کنید با شرایطی روبرو شویم که شخصی بیاید و به ما می گوید میوه جدیدی را که به سبد اضافه شده است ، شناسایی کنیم. در چنین حالتی ما از مفهومی به نام خوشه بندی استفاده می کنیم.

• خوشه بندی ترکیب یا موارد گروهی با همان ویژگی ها.
• هیچ دانش قبلی برای شناسایی یک مورد جدید در دسترس نیست.
• آنها از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند خوشه بندی سلسله مراتبی و k-mean استفاده می کنند.
• بر اساس ویژگی ها یا خصوصیات شیء جدید ، به یک گروه اختصاص داده می شود تا پیش بینی شود.

ابزارهای مورد استفاده برای تشخیص الگوی در یادگیری ماشین

• Amazon Lex-این یک نرم افزار/سرویس منبع باز است که توسط آمازون برای ایجاد نمایندگان مکالمه هوشمند مانند چت بابات با استفاده از متن و تشخیص گفتار ارائه شده است.
• Google Cloud Automl-این فناوری برای ساختن مدل های یادگیری ماشین با کیفیت بالا و با حداقل نیاز استفاده می شود. این شبکه از شبکه های عصبی (شبکه های عصبی RN N-Recurrent) و یادگیری تقویت به عنوان پایه ای برای ساخت مدل استفاده می کند.
• R-Studio-از زبان برنامه نویسی R برای توسعه کد استفاده می کند. این یک محیط توسعه یکپارچه برای توسعه و آزمایش مدل های تشخیص الگوی است.
• IBM Watson Studio-IBM Watson Studio ابزاری با منبع باز است که توسط IBM برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین تهیه شده است. از آن برای ساختمان و استقرار مدل های یادگیری ماشین بر روی دسک تاپ استفاده می شود.
• Microsoft Azure Machine Learning Studio - که توسط مایکروسافت تهیه شده است ، این ابزار برای ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین از یک مفهوم درگ و رها استفاده می کند. این یک محیط مبتنی بر GUI (رابط کاربری گرافیکی) را برای ساخت و استفاده از مدل ارائه می دهد.

دامنه تشخیص الگوی در یادگیری ماشین

• داده کاوی- این به استخراج اطلاعات مفید از مقادیر زیادی از داده های منابع ناهمگن اشاره دارد. داده های معنی دار به دست آمده از تکنیک های داده کاوی برای پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود.
• سیستم های پیشنهادی - بیشتر وب سایت های اختصاص داده شده به خرید آنلاین از سیستم های پیشنهادی استفاده می کنند. این سیستم ها داده های مربوط به هر خرید مشتری را جمع می کنند و با شناسایی روندها در الگوی خرید مشتری ، با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین پیشنهادات را ارائه می دهند.

• پردازش تصویر - فرآیند تصویر اساساً از دو نوع است - پردازش تصویر دیجیتال و پردازش تصویر آنالوگ. پردازش تصویر دیجیتال از الگوریتم های یادگیری ماشین هوشمند برای افزایش کیفیت تصویر به دست آمده از منابع دوردست مانند ماهواره ها استفاده می کند.
• Bioinformatics - این یک زمینه علمی است که از ابزارها و نرم افزارهای محاسباتی برای پیش بینی های مربوط به داده های بیولوژیکی استفاده می کند. به عنوان مثال ، فرض کنید شخصی پروتئین جدیدی را در آزمایشگاه کشف کرده است اما توالی پروتئین مشخص نیست. با استفاده از ابزارهای بیوانفورماتیک ، پروتئین ناشناخته با تعداد زیادی از پروتئین های ذخیره شده در پایگاه داده مقایسه می شود تا دنباله ای بر اساس الگوهای مشابه پیش بینی شود.
• تجزیه و تحلیل - تشخیص الگوی برای شناسایی روند مهم داده ها استفاده می شود. این روند می تواند برای پیش بینی های آینده استفاده شود. تقریباً در هر حوزه ، چه فنی یا غیر فنی ، تجزیه و تحلیل لازم است. به عنوان مثال ، توییت های ساخته شده توسط شخص در توییتر با شناسایی الگوهای موجود در پست ها با استفاده از پردازش زبان طبیعی ، در تجزیه و تحلیل احساسات کمک می کند.

مزایای تشخیص الگوی

استفاده از تکنیک های تشخیص الگوی تعداد زیادی از مزایا را برای یک فرد فراهم می کند. این نه تنها به تجزیه و تحلیل روندها کمک می کند بلکه به پیش بینی کمک می کند.

• این به شناسایی اشیاء در مسافت ها و زوایای مختلف کمک می کند.
• آسان و بسیار خودکار.
• این علم موشک نیست و نیازی به توانایی تفکر خارج از جعبه ندارد.
• در صنعت مالی بسیار مفید است تا پیش بینی های ارزشمندی در مورد فروش داشته باشد.
• راه حل های کارآمد برای مشکلات در زمان واقعی.
• در زمینه های پزشکی برای آنالیز پزشکی قانونی و توالی DNA (اسید deoxyribonucleic) مفید است.

اهمیت تشخیص الگوی در یادگیری ماشین

• شناخت الگوی حتی کوچکترین داده های پنهان یا غیر قابل ردیابی را مشخص و پیش بینی می کند.
• این به طبقه بندی داده های غیب کمک می کند.
• این پیش بینی های مناسب را با استفاده از تکنیک های یادگیری انجام می دهد.
• این یک شیء را در مسافت های مختلف تشخیص داده و شناسایی می کند.
• این نه تنها به پیش بینی داده های غیب کمک می کند بلکه به ارائه پیشنهاد مفید نیز کمک می کند.

برنامه های کاربردی از تشخیص p attern

• تجزیه و تحلیل روند - تشخیص الگوی در شناسایی روند در داده های داده شده که می توان تجزیه و تحلیل مناسب را انجام داد ، کمک می کند. به عنوان مثال ، با نگاهی به روندهای اخیر در فروش انجام شده توسط یک شرکت یا سازمان خاص ، فروش آینده را می توان پیش بینی کرد.
• کمک - الگوی بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما است. این کمک های عظیمی را در فعالیت های روزانه ما ارائه می دهد. تعداد زیادی از نرم افزارها و برنامه های کاربردی امروز در بازار وجود دارند که از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند تا پیش بینی هایی راجع به وجود موانع انجام دهند و کاربر را برای باطل کردن اتفاقات از دست بدهند.
• تجارت الکترونیکی-موتورهای جستجوی بصری مورد مورد نظر را بر اساس مشخصات آن تشخیص می دهند و نتایج مناسبی را ارائه می دهند. بیشتر وب سایت های اختصاص داده شده به خرید آنلاین از سیستم های پیشنهادی استفاده می کنند. این سیستم ها داده های مربوط به هر خرید مشتری را جمع می کنند و پیشنهاداتی را ارائه می دهند. همه این کارها با تجزیه و تحلیل روندهای قبلی برای پیش بینی های موفق انجام می شود.
• Vision Computer - کاربر با دادن یک تصویر یا فیلم به عنوان ورودی با سیستم در تعامل است. این دستگاه آن را با هزاران یا شاید میلیون ها تصویر ذخیره شده در پایگاه داده خود مقایسه می کند تا الگوهای مشابهی پیدا کند. ترسیم ویژگی های اساسی با استفاده از الگوریتمی که عمدتاً برای گروه بندی اشیاء و الگوهای مشابه به نظر می رسد انجام می شود. این به عنوان چشم انداز رایانه گفته می شود. به عنوان مثال ، تشخیص سرطان.
• دستگاه های بیومتریک - این دستگاه ها با استفاده از فن آوری های تشخیص چهره و تشخیص اثر انگشت ، تأیید اعتبار و امنیت را تضمین می کنند. از طرف پنهان ، پایه ای که استفاده از فناوری هایی مانند چهره و تشخیص اثر انگشت را امکان پذیر می کند ، الگوریتم های یادگیری ماشین است.

نتیجه

یادگیری ماشین یکی از کلمات وزوز در قرن بیست و یکم است. به دلیل برنامه های محبوب یادگیری ماشین و مزایای آن بسیار تقاضا است. این کشور با قابلیت های شگفت انگیز خود همه صنایع را متحول کرده است. یادگیری ماشین زمینه ها و دامنه های مختلفی دارد که برخی از آنها شامل تشخیص الگوی ، داده کاوی ، تجزیه و تحلیل و غیره است.

تشخیص الگوی در یادگیری ماشین تقریباً در هر صنعت امروزه از نظر فنی یا غیر فنی مورد استفاده قرار می گیرد. این در تجزیه و تحلیل و تجسم روندهای مختلف کمک کرده است. این نه تنها کارایی و سهولت تجزیه و تحلیل و پیش بینی را افزایش داده بلکه فرصت های شغلی را در این زمینه نیز افزایش داده است. شرکت های برتر مانند مایکروسافت ، گوگل ، آمازون به دنبال افراد ماهر در هنر تشخیص الگوی و تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی های مفید هستند. بنابراین ، می توانیم با گفتن اینکه تشخیص الگوی یکی از پیشرفته ترین زمینه ها در یادگیری ماشین است ، نتیجه بگیریم.<pan> تشخیص الگوی در یادگیری ماشین تقریباً در هر صنعت امروزه از نظر فنی یا غیر فنی مورد استفاده قرار می گیرد. این در تجزیه و تحلیل و تجسم روندهای مختلف کمک کرده است. این نه تنها کارایی و سهولت تجزیه و تحلیل و پیش بینی را افزایش داده بلکه فرصت های شغلی را در این زمینه نیز افزایش داده است. شرکت های برتر مانند مایکروسافت ، گوگل ، آمازون به دنبال افراد ماهر در هنر تشخیص الگوی و تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی های مفید هستند. بنابراین ، می توانیم با گفتن اینكه تشخیص الگوی یكی از پیشرفته ترین زمینه ها در یادگیری ماشین است ، نتیجه بگیریم. شناخت پاترن در یادگیری ماشین تقریباً در هر صنعت امروزه از نظر فنی یا غیر فنی مورد استفاده قرار می گیرد. این در تجزیه و تحلیل و تجسم روندهای مختلف کمک کرده است. این نه تنها کارایی و سهولت تجزیه و تحلیل و پیش بینی را افزایش داده بلکه فرصت های شغلی را در این زمینه نیز افزایش داده است. شرکت های برتر مانند مایکروسافت ، گوگل ، آمازون به دنبال افراد ماهر در هنر تشخیص الگوی و تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی های مفید هستند. بنابراین ، می توانیم با گفتن اینکه تشخیص الگوی یکی از پیشرفته ترین زمینه ها در یادگیری ماشین است ، نتیجه بگیریم.