패턴인식 예제

감정 분석은 패턴 인식의 하위 집합으로, 패턴의 특성과 의미를 정의하는 추가 단계를 거칩니다. 분위기, 의견, 그리고 가장 중요한 의도 – 즉, 그것은 단어 뒤에 무엇을 이해하려고합니다. 그것은 패턴 인식의 더 정교한 유형 중 하나입니다. 기계 학습에서 패턴 인식은 지정된 입력 값에 레이블을 할당하는 것입니다. 통계에서, 차별 분석은 1936년에 이 같은 목적을 위해 소개되었습니다. 패턴 인식의 예로는 지정된 클래스 집합 중 하나에 각 입력 값을 할당하려고 시도하는 분류가 있습니다(예: 지정된 이메일이 “스팸” 또는 “스팸이 아닌지 확인). 그러나 패턴 인식은 다른 유형의 출력도 포괄하는 보다 일반적인 문제입니다. 다른 예로는 각 입력에 실제 값 출력을 할당하는 회귀가 있습니다. [4] 값 시퀀스의 각 멤버에 클래스를 할당하는 시퀀스 레이블 [5](예: 입력 문장의 각 단어에 음성의 일부를 할당하는 음성 태그의 일부)) 구문 분석, 입력 된 문장에 구문 트리를 할당, 문장의 구문 구조를 설명 하는.

[6] 비즈니스 솔루션에 대한 감정 분석은 다양한 종류의 플랫폼과의 상호 작용에서 다양한 반응을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 위해 시스템은 기본 인식 절차 위에 자율적인 기계 학습을 사용합니다. 광학 문자 인식은 패턴 분류기의 적용의 전형적인 예로서, OCR-예를 참조하십시오. 이름을 서명하는 방법은 1990년부터 스타일러스와 오버레이로 캡처되었습니다. [인용 필요] 획, 속도, 상대 최소, 상대 최대, 가속도 및 압력은 고유하게 식별하고 신원을 확인하는 데 사용됩니다. 은행은 처음에이 기술을 제공했지만, 모든 은행 사기에 대한 FDIC에서 수집하는 만족하고 고객을 불편하게하고 싶지 않았다.. [인용 필요] 순차적 성질의 모든 정보는 패턴 인식 알고리즘에 의해 처리될 수 있으므로 시퀀스를 이해할 수 있고 실용적으로 사용할 수 있습니다. 패턴 인식은 데이터의 패턴과 규칙성을 자동으로 인식하는 것입니다.

패턴 인식은 인공 지능 및 기계 학습과 밀접한 관련이 있으며[1] 데이터베이스(KDD)의 데이터 마이닝 및 지식 검색과 같은 응용 프로그램과 함께 이러한 용어와 상호 교환적으로 사용되는 경우가 많습니다. 그러나 기계 학습은 패턴 인식에 대한 한 가지 접근 법이며 다른 접근 방식에는 수작업으로 제작된 (학습되지 않은) 규칙 또는 휴리스틱이 포함됩니다. 패턴 인식은 인공 지능에 대한 한 가지 접근 방식이며, 다른 접근 방식에는 상징적인 인공 지능이 포함됩니다. [2] 패턴 인식의 현대 정의는 다음과 같은 목적을 위해 사용된다 : 심리학에서, 패턴 인식 (개체의 감각을 만들고 식별)는 감각이 어떻게 설명 지각과 밀접하게 관련이있다 인간이 받는 입력은 의미있게 만들어집니다. 패턴 인식은 두 가지 방법으로 생각할 수 있습니다: 첫 번째 템플릿 일치 및 두 번째 존재 기능 감지. 템플릿은 동일한 비율의 항목을 생성하는 데 사용되는 패턴입니다.