Cos'è il riconoscimento del pattern?
Il riconoscimento dei pattern è la capacità di un sistema di riconoscere i modelli all'interno di serie di dati, basandosi su conoscenze programmate e apprese. Questa è una parte importante dell'informatica, perché consente lo sviluppo di sistemi in grado di analisi dei dati complessi. Ciò può aiutare i ricercatori a ordinare rapidamente i dati per trovare informazioni significative, perché non devono leggere manualmente i dati per trovare punti di interesse. Il riconoscimento dei pattern può anche essere utile per spotting di errori, frodi e altri problemi all'interno di set di dati.
Questo è diverso dalla corrispondenza dei pattern, in cui il sistema può abbinare con precisione i materiali utilizzando un database noto. Un chiaro esempio di questa distinzione può essere visto nei filtri di posta elettronica. Molti account di posta elettronica basati sul Web sono dotati di una cartella SPAM. Il provider di posta elettronica scansiona la posta in arrivo e utilizza il riconoscimento dei pattern per identificare lo spam e rilasciarlo in questa cartella. L'utente potrebbe anche filtrare la propria e -mail, chiedendo al cliente di rilasciare e -mail da un particuloSender AR o con contenuti particolari in una cartella specifica.
L'atto di verificare lo spam richiede la possibilità di riconoscere modelli generali, come la presenza di parole specifiche, noti indirizzi di protocollo Internet sospetto (IP) e altre bandiere rosse che possono contrassegnare una lettera come spuria. Questo è più avanzato di un filtro, che chiede semplicemente al sistema di abbinare i modelli. Se il sistema vede una parola o un mittente che si adatta al modello, può spostare l'e -mail nella cartella appropriata.
Algoritmi complessi di supporto al modello. Il sistema può utilizzare diversi mezzi per esplorare i dati in arrivo e decidere come gestirli al meglio. Può essere programmato per eseguire funzioni specifiche, come il routing di dati sospetti o corrotti in una posizione particolare, classificando i dati in modo significativo e così via. Il sistema è in grado di apprendere e lo utilizza come strumento per migliorare il riconoscimento dei pattern. Ogni voltaUn'utente flagisce un'e -mail come spam, ad esempio, il sistema scansiona l'e -mail per saperne di più e il sistema non continuerà a commettere l'errore di inserire e -mail nella casella di posta.
Gli informatici sviluppano nuove tecniche di riconoscimento dei modelli in laboratorio e ambienti di ricerca. Questi possono essere applicati a una varietà di compiti e richiedono la costruzione di reti neurali in grado di interagire con i dati e cambiare nel tempo. Alcuni programmi sono estremamente sofisticati e in grado di riconoscere i modelli molto dettagliati e altri sono più semplicistici. Tali programmi riducono il numero di ore umane necessarie per analizzare i dati e possono catturare cose che un essere umano potrebbe perdere, come la prova di frode sotto forma di irregolarità che abbracciano migliaia di richieste di risarcimento.