«Նախշերի ճանաչում»–ի խմբագրումների տարբերություն

 

Այս հոդվածում շեշտը դրվում է մեքենայական ուսուցման մոտեցումների վրա, որոնք վերաբերում են օրինաչափությունների ճանաչմանը: Նախագծի ճանաչման համակարգերը շատ դեպքերում վերապատրաստվում են պիտակավորված «վերապատրաստման» տվյալների վրա բայց երբ պիտակավորված տվյալներ չկան, այլ ալգորիթմներ կարող են օգտագործվել նախկինում անհայտ օրինաչափությունները հայտնաբերելու համար : Մեքենայական ուսումը խիստ կապված է օրինաչափությունների ճանաչման հետ և բխում է արհեստական ինտելեկտից: KDD- ն և տվյալների հանքարդյունաբերությունն ավելի մեծ ուշադրություն են դարձնում չստուգված մեթոդների և բիզնեսի օգտագործման ավելի ուժեղ կապի վրա:Նախագծի ճանաչումը ավելի շատ կենտրոնանում է ազդանշանի վրա և հաշվի է առնում ձեռքբերումն ու ազդանշանի մշակումը: Այն ծագել է ինժեներական ոլորտում, և տերմինը տարածված է համակարգչային տեսողության համատեքստում. Առաջատար համակարգչային տեսլականի խորհրդաժողովը կոչվում է Computer Vision- ի և օրինաչափությունների ճանաչման գիտաժողով: Նմուշների ճանաչման դեպքում կարող է լինել ավելի մեծ հետաքրքրություն ձևաչափի ձևակերպման, բացատրման և պատկերացման համար, մինչդեռ մեքենայական ուսուցումը ավանդաբար կենտրոնանում է ճանաչման մակարդակի առավելագույնի հասցման վրա:

 

== '''Ակնարկ''' ==

=== Օգտագործումը ===

Բժշկական գիտության մեջ, նախշերի ճանաչումը համակարգչային օժանդակ համակարգերի ախտորոշման ([[CAD]]) հիմքն է. '''CAD'''- ը նկարագրում է մի ընթացակարգ, որն օժանդակում է բժշկի մեկնաբանություններին և գտածոներին: Նախշերի ճանաչման տեխնիկայի այլ բնորոշ ծրագրեր են `[[Խոսքի ճանաչում|խոսքի ավտոմատ ճանաչում]], տեքստի դասակարգում մի քանի կատեգորիաների դասակարգում, փոստային ծրարների վրա ձեռագիր փոստային կոդերի ավտոմատ ճանաչում, մարդու դեմքերի պատկերների ավտոմատ ճանաչում կամ բժշկական ձևերից ձեռքի նկարների արդյունահանում:<ref>[https://theappsolutions.com/blog/development/pattern-recognition-guide/ Ի՞նչ է նախշերի ճանաչումը]</ref>

 

=== Օրինակներ ===

Տիպիկ նախշերի ճանաչման հայտում թերի տվյալները վերամշակվում և վերածվում են այնպիսի ձևի, որը հարմար է մեքենայի օգտագործման համար:

* [[Կլաստեր-անալիզ|Կլաստերի]] հավաքումը առաջացրեց տվյալների բաժանում, որն օգնում է որոշումների կայացմանը, մեզ համար հետաքրքրող որոշումների կայացման հատուկ գործողությանը: Կլաստերացումը օգտագործվում է չստուգված ուսուցման ընթացքում:

 

=== Հատկություններ ===

'''* Մատնահետքերի նույնականացում'''։

Մատնահետքերի ճանաչումը տեխնիկան կենսաչափական շուկայում գերիշխող տեխնոլոգիա է: Մատնահետքերի համապատասխանեցման համար օգտագործվել են ճանաչման մի շարք մեթոդներ, որոնցից լայնորեն օգտագործվում է նախշի ճանաչման մոտեցումները:

 

== Գրականություն ==

• M. Jordan J. Kleinberg B.Scholkopf [http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf Նախշերի ճանաչում և մեքենայական ուսուցում] <br> • Isabelle Guyon, Gavin Cawley,Gideon Dror, and Amir Saffari [http://www.mtome.com/Publications/CiML/CiML-v1-book.pdf Ձեռագիր նախշի ճանաչում] <br>

 

== Ծանոթագրություններ ==