パターン認識とは何ですか？

Patternパターン認識とは、システムがデータのセット内でパターンを認識する能力であり、プログラムされた知識と学習された知識に依存しています。これは、複雑なデータ分析が可能なシステムの開発を可能にするため、コンピューターサイエンスの重要な部分です。これは、研究者が重要な情報を見つける必要がないため、データを迅速にソートして意味のある情報を見つけるのに役立ちます。パターン認識は、データセット内のエラー、詐欺、その他の問題の発見にも役立ちます。これは、パターンマッチングとは異なり、システムは既知のデータベースを使用して素材を正確に一致させることができます。この区別の明確な例は、電子メールフィルターで見ることができます。多くのWebベースのメールアカウントには、スパムフォルダーが付属しています。電子メールプロバイダーは、入ってくるメールをスキャンし、パターン認識を使用してスパムを識別し、このフォルダーにドロップします。また、ユーザーは電子メールをフィルタリングして、特定の送信者または特定のコンテンツを特定のフォルダーに削除するようクライアントに求める場合があります。既知の疑わしいインターネットプロトコル（IP）アドレスや、文字を偽りとしてマークできるその他の赤いフラグ。これはフィルターよりも高度であり、システムにパターンに合わせているように要求します。システムにパターンに適合する単語または送信者が表示される場合、電子メールを適切なフォルダーに移動できます。システムは、いくつかの手段を使用して、着信データを探索し、それを処理する最善のデータを決定できます。特定の場所に疑わしいデータや破損したデータをルーティングしたり、意味のある方法でデータを分類するなど、特定の機能を実行するようにプログラムできます。このシステムは学習が可能であり、これをパターン認識を改善するためのツールとして使用します。たとえば、ユーザーが電子メールをスパムとしてフラグを立てるたびに、システムは電子メールをスキャンしてそれについて詳しく知ることができ、システムは同様の電子メールを受信トレイに掲載することを間違え続けません。ラボおよび研究環境で。これらはさまざまなタスクに適用でき、データと相互作用し、時間とともに変化することができるニューラルネットワークの構築が必要です。一部のプログラムは非常に洗練されており、非常に詳細なパターン認識が可能で、他のプログラムはより単純化されています。このようなプログラムは、データを分析するために必要な人間の時間数を減らし、数千の保険請求にまたがる不正の形での詐欺の証拠など、人間が見逃す可能性のあるものを捕まえることができます。