패턴 인식이란 무엇입니까?

패턴 인식은 시스템이 학습 한 지식뿐만 아니라 프로그래밍 된 지식에 의존하여 데이터 세트 내의 패턴을 인식하는 능력입니다. 이것은 복잡한 데이터 분석이 가능한 시스템의 개발을 허용하기 때문에 컴퓨터 과학의 중요한 부분입니다. 이를 통해 연구원은 관심있는 정보를 찾기 위해 데이터를 수동으로 읽을 필요가 없으므로 의미있는 정보를 찾기 위해 데이터를 빠르게 정렬 할 수 있습니다. 패턴 인식은 데이터 세트 내의 오류, 사기 및 기타 문제를 발견하는 데 유용 할 수 있습니다.

이것은 시스템이 알려진 데이터베이스를 사용하여 재료를 정확하게 일치시킬 수있는 패턴 일치와 다릅니다. 이 차이점의 분명한 예는 이메일 필터에서 볼 수 있습니다. 많은 웹 기반 이메일 계정에는 스팸 폴더가 있습니다. 이메일 제공 업체는 수신 메일을 스캔하고 패턴 인식을 사용하여 스팸을 식별하여이 폴더에 넣습니다. 사용자는 자신의 전자 메일을 필터링하여 클라이언트가 특정 보낸 사람이나 특정 내용의 전자 메일을 특정 폴더에 드롭하도록 요청할 수 있습니다.

스팸 검사를 수행하려면 특정 단어의 존재, 알려진 의심스러운 인터넷 프로토콜 (IP) 주소 및 문자를 스퓨리어스로 표시 할 수있는 기타 적신호와 같은 일반적인 패턴을 인식 할 수 있어야합니다. 이것은 단순히 시스템에 패턴을 일치 시키도록 요청하는 필터보다 고급 기능입니다. 시스템에 패턴에 맞는 단어 나 발신자가 있으면 전자 메일을 해당 폴더로 옮길 수 있습니다.

복잡한 알고리즘은 패턴 인식을 지원합니다. 시스템은 여러 가지 방법을 사용하여 수신 데이터를 탐색하고 처리 방법을 결정할 수 있습니다. 의심 스럽거나 손상된 데이터를 특정 위치로 라우팅하거나 데이터를 의미있는 방식으로 분류하는 등의 특정 기능을 수행하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 시스템은 학습이 가능하며이를 패턴 인식을 향상시키는 도구로 사용합니다. 예를 들어, 사용자가 전자 메일을 스팸으로 표시 할 때마다 시스템은 전자 메일을 검색하여 전자 메일에 대해 자세히 알아 봅니다. 시스템은 유사한 전자 메일을받은 편지함에 넣는 실수를 계속하지 않습니다.

컴퓨터 과학자들은 실험실 및 연구 환경에서 새로운 패턴 인식 기술을 개발합니다. 이것들은 다양한 작업에 적용될 수 있으며 데이터와 상호 작용하고 시간이 지남에 따라 변화 할 수있는 신경망을 구축해야합니다. 일부 프로그램은 매우 정교하고 매우 상세한 패턴 인식이 가능하고 다른 프로그램은 더 단순합니다. 이러한 프로그램은 데이터를 분석하는 데 필요한 인적 시간을 줄이고 수천 건의 보험 청구에 해당하는 부정 행위 형태의 사기 증거와 같이 사람이 놓칠 수있는 것을 포착 할 수 있습니다.