Was ist Mustererkennung?
Mustererkennung ist die Fähigkeit eines Systems, Muster innerhalb von Datensätzen zu erkennen, wobei programmiertes und erlerntes Wissen zugrunde gelegt wird. Dies ist ein wichtiger Teil der Informatik, da damit Systeme entwickelt werden können, die komplexe Datenanalysen ermöglichen. Dies kann Forschern helfen, Daten schnell zu sortieren, um aussagekräftige Informationen zu finden, da sie die Daten nicht manuell durchlesen müssen, um Points of Interest zu finden. Die Mustererkennung kann auch nützlich sein, um Fehler, Betrug und andere Probleme in Datensätzen zu erkennen.
Dies unterscheidet sich vom Mustervergleich, bei dem das System Materialien mithilfe einer bekannten Datenbank genau zuordnen kann. Ein klares Beispiel für diese Unterscheidung sind die E-Mail-Filter. Viele webbasierte E-Mail-Konten enthalten einen Spam-Ordner. Der E-Mail-Anbieter scannt eingehende E-Mails und verwendet die Mustererkennung, um Spam zu identifizieren und in diesen Ordner abzulegen. Der Benutzer kann auch seine E-Mails filtern und den Kunden auffordern, E-Mails von einem bestimmten Absender oder mit bestimmten Inhalten in einen bestimmten Ordner zu verschieben.
Die Prüfung auf Spam setzt die Fähigkeit voraus, allgemeine Muster zu erkennen, z. B. das Vorhandensein bestimmter Wörter, bekannter verdächtiger IP-Adressen (Internet Protocol) und anderer roter Flaggen, die einen Buchstaben als falsch markieren können. Dies ist weiter fortgeschritten als ein Filter, der das System einfach auffordert, Muster abzugleichen. Wenn das System ein Wort oder einen Absender sieht, das / der dem Muster entspricht, kann es die E-Mail in den entsprechenden Ordner verschieben.
Komplexe Algorithmen unterstützen die Mustererkennung. Das System kann auf verschiedene Weise eingehende Daten untersuchen und entscheiden, wie es am besten damit umgeht. Es kann so programmiert werden, dass bestimmte Funktionen ausgeführt werden, z. B. das Weiterleiten verdächtiger oder beschädigter Daten an einen bestimmten Ort, das sinnvolle Klassifizieren von Daten usw. Das System ist lernfähig und nutzt dies als Werkzeug, um die Mustererkennung zu verbessern. Jedes Mal, wenn ein Benutzer eine E-Mail als Spam markiert, scannt das System die E-Mail, um mehr darüber zu erfahren, und das System begeht nicht den Fehler, ähnliche E-Mails in den Posteingang zu verschieben.
Informatiker entwickeln neue Mustererkennungstechniken in Labor- und Forschungsumgebungen. Diese können auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden und erfordern den Aufbau neuronaler Netze, die in der Lage sind, mit Daten zu interagieren und sich im Laufe der Zeit zu ändern. Einige Programme sind äußerst komplex und können sehr detaillierte Muster erkennen, andere sind einfacher. Solche Programme reduzieren die Anzahl der für die Analyse von Daten erforderlichen Arbeitsstunden und können Dinge auffangen, die ein Mensch möglicherweise übersehen könnte, beispielsweise Hinweise auf Betrug in Form von Unregelmäßigkeiten, die sich über Tausende von Versicherungsansprüchen erstrecken.