Co je to rozpoznávání vzorů?

Rozpoznávání vzorů je schopnost systému rozpoznávat vzorce v sadách dat a spoléhat se na naprogramované i naučené znalosti. Toto je důležitá součást informatiky, protože umožňuje vývoj systémů, které jsou schopné složité analýzy dat. To může pomoci vědcům třídit data rychle při hledání smysluplných informací, protože nemusí ručně číst data, aby našli zájmové body. Rozpoznání vzorů může být také užitečné pro pozorování chyb, podvodů a dalších problémů v souborech dat. Jasný příklad tohoto rozlišení je vidět v e -mailových filtrech. Mnoho webových e-mailových účtů přichází se složkou spamu. Poskytovatel e -mailu skenuje příchozí poštu a používá rozpoznávání vzorů k identifikaci spamu a jeho uložení do této složky. Uživatel může také filtrovat svůj e -mail a požádat klienta, aby vypustil e -mail z částiceAR odesílatel nebo s konkrétním obsahem do konkrétní složky. To je pokročilejší než filtr, který jednoduše požádá systém tak, aby odpovídal vzorům. Pokud systém vidí slovo nebo odesílatel, který odpovídá vzoru, může přesunout e -mail do příslušné složky.

komplexní algoritmy podporují rozpoznávání vzorů. Systém může použít několik prostředků k prozkoumání příchozích dat a rozhodnout se, jak nejlépe je zvládnout. Může být naprogramován tak, aby prováděl konkrétní funkce, jako je směrování podezřelých nebo zkorumpovaných dat na konkrétní místo, klasifikace dat smysluplným způsobem a tak dále. Systém je schopen se učit a používá jej jako nástroj k lepšímu rozpoznávání vzorů. PokaždéUživatel označuje například e -mail jako spam, systém skenuje e -mail, aby se o něm dozvěděl více, a systém nebude i nadále dělat chybu v uvedení podobných e -mailů do doručené pošty.

Počítačoví vědci vyvíjejí nové techniky rozpoznávání vzorů v prostředích laboratoří a výzkumu. Lze je použít na různé úkoly a vyžadovat konstrukci neuronových sítí, které jsou schopny interagovat s daty a v průběhu času se měnit. Některé programy jsou velmi sofistikované a schopné velmi podrobného rozpoznávání vzorů a jiné jsou zjednodušenější. Takové programy omezují počet lidských hodin potřebných k analýze údajů a mohou zachytit věci, které by člověk mohl chybět, například důkaz podvodu ve formě nesrovnalostí, které překlenují tisíce pojistných nároků.