Rakstu atpazīšana: ar ko tas atšķiras no mašīnmācīšanās



Šis raksts sniegs jums detalizētas un visaptverošas zināšanas par modeļa atpazīšanu un to, kā tas ir svarīgs mašīnmācīšanās aspekts.

Rakstu atpazīšana ir viena no galvenajām iezīmēm, kas regulē jebkuru AI vai ML projektu. Mašīnmācības nozare noteikti plaukst un ir labā virzienā. Šajā rakstā tiks apskatīti šādi norādījumi:

Ievads





Mūsdienu pasaulē dažādās sistēmās plūst daudz dažādu veidu datu, lai klasificētu datus, un mēs nevaram izmantot tradicionālo programmēšanu, kurai ir noteikumi, kas var pārbaudīt dažus nosacījumus un klasificēt datus.

facebook lielie dati-Edureka



Šīs problēmas risinājums ir mašīnmācīšanās, ar tās palīdzību mēs varam izveidot modeli, kas var klasificēt dažādusmodeļi no datiem. Viens no tā pielietojumiem ir surogātpasta vai bez surogātpasta datu klasifikācija.

Mašīnmācība

Mašīnmācībā mēs nevaram sagaidīt, ka modelis būs 100% precīzs, bet prognozēm jābūt pēc iespējas tuvākām, lai to varētu kategorizēt noteiktā kategorijā. Mašīnmācībā modelis tiek izveidots, pamatojoties uz dažiem algoritmiem, kuri mācās no sniegtajiem datiem, lai veiktu prognozes.



Modelis balstās uz statistiku. Mašīnmācībai nepieciešami daži dati, lai tos analizētu un automātiski izveidotu kādu modeli, kas var paredzēt lietas. Lai iegūtu labumodeļa prognozes, mums jāsniedz dati, kuriem ir atšķirīgas īpašības, lai algoritmi saprastu dažādus modeļus, kas var pastāvēt noteiktā problēmā.

Rakstu atpazīšana

Raksti tiek atpazīti ar mašīnmācībā izmantoto algoritmu palīdzību. Modeļu atpazīšana ir datu klasificēšanas process, pamatojoties uz modeli, kuru izveido apmācības dati, un pēc tam no modeļiem nosaka modeļus un īpašības.

Rakstu atpazīšana ir process, kas var noteikt un iegūt dažādas kategorijasinformāciju par konkrētiem datiem. Daži no modeļu atpazīšanas pielietojumiem ir balss atpazīšana, laika prognoze, objektu noteikšana attēlos utt.

Rakstu atpazīšanas iezīmes:

kārtot funkciju c ++
  • Raksta atpazīšana mācās no datiem.

  • Automātiski atpazīt modeļus pat tad, ja tie ir daļēji redzami.

  • Jāprot atpazīt pazīstamus modeļus.

  • Modelis jāatpazīst no dažādiem leņķiem un formām.

Apmācības un mācīšanās modeļi modeļa atpazīšanā

Pirmkārt, dati ir jāsadala, lai izveidotu komplektu, ti, apmācības un testēšanas komplektu. Mācoties no datiem, var pateikt, kā sistēmas prognozes ir atkarīgas no sniegtajiem datiem, kā arī tas, kurš algoritms ir piemērots konkrētiem datiem, tas ir ļoti svarīgs posms. Tā kā dati ir sadalīti divās kategorijās, algoritma apmācībai mēs varam izmantot apmācības datus, un modeļa testēšanai tiek izmantoti testēšanas dati, kā jau teikts, ka datiem jābūt atšķirīgiem apmācības un testēšanas datiem jābūt atšķirīgiem.

Tātad mēs sadalām datus divās kopās, parasti mēs dalām datus, kuros 70% datu tiek izmantoti modeļa apmācībai, algoritmi iegūst svarīgos modeļus no sniegtādatus un izveido modeli. Testēšanas komplektā ir 30% no visiem datiem, un pēc tam to izmanto, lai pārbaudītu modeļa veiktspēju, t.i., cik precīzi modelis prognozē rezultātus.

Rakstu atpazīšanas lietojumi

  • Datora redze : Attēlos esošos objektus var atpazīt, izmantojot rakstu atpazīšanu, kas var iegūt no attēla vai video noteiktus modeļus, kurus var izmantot sejas atpazīšanai, lauksaimniecības tehnikā utt.

  • Civilā pārvalde: novērošanas un satiksmes analīzes sistēmas objektu, piemēram, automašīnas, identificēšanai.

  • Inženierzinātnes: Runas atpazīšana tiek plaši izmantota tādās sistēmās kā Alexa, Siri un Google Now.

  • Ģeoloģija: Iežu atpazīšana, tā palīdz ģeologam atklāt klintis.

  • Runas atpazīšana: Runas atpazīšanā vārdi tiek uzskatīti par paraugu un tiek plaši izmantoti runas atpazīšanas algoritmā.

  • Pirkstu nospiedumu skenēšana: Pirkstu nospiedumu atpazīšanā modeļa atpazīšanu plaši izmanto, lai noteiktu personu, kas ir viena no lietojumprogrammām, lai izsekotu apmeklējumu organizācijās.

Rakstu atpazīšanas priekšrocības

  • Var interpretēt DNS sekvences
  • Plaši pielietota medicīnas jomā un robotikā.
  • Klasifikācijas problēmas var atrisināt, izmantojot modeļa atpazīšanu.
  • Biometriskā noteikšana
  • Prot atpazīt konkrētu objektu no dažādiem leņķiem.

Atšķirība starp mašīnmācīšanos un modeļa atpazīšanu

ML ir aspekts, kas mācās no datiem bez skaidri ieprogrammēta, un tam var būt iteratīvs raksturs un tas kļūst precīzs, turpinot veikt uzdevumus. ML ir modeļa atpazīšanas veids, kas būtībā ir ideja par apmācības mašīnām, lai atpazītu modeļus un tos pielietotu praktiskām problēmām. ML ir funkcija, kas var mācīties no datiem un atkārtoti atjaunināt sevi, lai tā darbotos labāk, taču modeļa atpazīšana nemācās problēmas, bet to var kodēt, lai iemācītos modeļus. Rakstu atpazīšana tiek definēta kā datu klasifikācija, pamatojoties uz statistikas informāciju, kas iegūta no modeļiem.

Raksta atpazīšanai ir svarīga loma uzdevumā, kuru mēģina sasniegt mašīnmācīšanās. Līdzīgi kā cilvēki mācās, atpazīstot modeļus. Raksti atšķiras novizuālie modeļi, skaņas modeļi, signāli, laika apstākļu dati utt. ML modeli var izstrādāt, lai izprastu modeļus, izmantojot statistisko analīzi, kas var klasificēt datus tālāk. Rezultāti var būt iespējamā vērtība vai atkarīgi no datu rašanās varbūtības.

Kopsavilkums

Šajā rakstā mēs apskatījām, kas ir mašīnmācīšanās un modeļu atpazīšana, kā viņi strādā kopā, lai izveidotu precīzu un efektīvu modeli. Mēs izpētījām dažādas modeļa atpazīšanas iezīmes. Kā arī dati tiek sadalīti apmācību komplektā un testēšanas komplektā un kā tos var izmantot, lai izveidotu efektīvu modeli, kas varētu sniegt precīzas prognozes. Kādi ir to pielietojumi un kā tie atšķiras viens no otra, tiek apspriests īsumā?

Edureka liek jums pārzināt tādas metodes kā uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un Dabas valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.

Ja jums ir kādi jautājumi, kas saistīti ar šo rakstu, lūdzu, atstājiet tos sadaļā komentāru sadaļa zemāk, un mēs atgriezīsimies pēc iespējas ātrāk.

pagriezt un atvienot sql