パターン認識とは何ですか？

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知識に依存することです。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、既知のデータベースを使用してシステムが素材を正確に一致させることができるパターンマッチングとは異なります。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、ユーザーは自分のメールをフィルタリングし、クライアントに粒子からメールを削除するように依頼する場合がありますAR Senderまたは特定のコンテンツを特定のフォルダーに掲載します。

スパムをチェックする行為には、特定の単語の存在、既知の疑わしいインターネットプロトコル（IP）アドレス、および文字をスプアリアスとしてマークできる他の赤いフラグなど、一般的なパターンを認識する機能が必要です。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。システムがパターンに適合する単語または送信者を表示した場合、電子メールを適切なフォルダーに移動できます。

複雑なアルゴリズムはパターン認識をサポートします。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。毎回たとえば、ユーザーは電子メールにスパムとしてフラグを立てます。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ます。システムは、同様のメールを受信トレイに掲載するという間違いを続けることはありません。

コンピューター科学者は、ラボおよび研究環境で新しいパターン認識技術を開発します。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の数を削減し、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。