패턴 인식이란 무엇입니까?

패턴 인식은 시스템이 데이터 세트 내에서 패턴을 인식하고 배운 지식뿐만 아니라 프로그래밍 된 지식에 의존하는 능력입니다. 이것은 복잡한 데이터 분석이 가능한 시스템을 개발할 수 있기 때문에 컴퓨터 과학의 중요한 부분입니다. 이를 통해 연구원들은 데이터를 찾기 위해 데이터를 수동으로 읽을 필요가 없기 때문에 데이터를 빠르게 정렬하는 데 도움이 될 수 있습니다. 패턴 인식은 또한 데이터 세트 내에서 오류, 사기 및 기타 문제를 발견하는 데 유용 할 수 있습니다.

이것은 패턴 일치와 다릅니다. 이는 시스템이 알려진 데이터베이스를 사용하여 자료를 정확하게 일치시킬 수 있습니다. 이 차이점의 명확한 예는 이메일 필터에서 볼 수 있습니다. 많은 웹 기반 이메일 계정에는 스팸 폴더가 제공됩니다. 이메일 제공 업체는 들어오는 메일을 스캔하고 패턴 인식을 사용하여 스팸을 식별 하고이 폴더에 떨어 뜨립니다. 사용자는 또한 자신의 이메일을 필터링하여 클라이언트에게 입수에서 이메일을 삭제하도록 요청할 수 있습니다.

스팸 점검 행위에는 특정 단어의 존재, 알려진 의심스러운 인터넷 프로토콜 (IP) 주소 및 편지를 가짜로 표시 할 수있는 기타 적색 플래그와 같은 일반적인 패턴을 인식 할 수있는 능력이 필요합니다. 이것은 시스템에 패턴과 일치하도록 요청하는 필터보다 더 발전합니다. 시스템이 패턴에 맞는 단어 나 발신자를 보면 이메일을 적절한 폴더로 이동할 수 있습니다.

복잡한 알고리즘은 패턴 인식을 지원합니다. 이 시스템은 몇 가지 수단을 사용하여 들어오는 데이터를 탐색하고 처리 방법을 결정할 수 있습니다. 의심스러운 또는 손상된 데이터를 특정 위치로 라우팅하고 의미있는 방식으로 데이터를 분류하는 등 특정 기능을 수행하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 시스템은 학습 할 수 있으며 패턴 인식에 더 나은 도구로이를 사용합니다. 매번예를 들어, 사용자는 이메일을 스팸으로 표시합니다. 예를 들어, 시스템은 이메일을 스캔하여 이메일을 더 많이 배우고 시스템이받은 편지함에 비슷한 이메일을 넣는 실수를 계속하지 않을 것입니다.

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컴퓨터 과학자들은 실험실과 연구 환경에서 새로운 패턴 인식 기술을 개발합니다. 이들은 다양한 작업에 적용될 수 있으며 데이터와 상호 작용하고 시간이 지남에 따라 변경할 수있는 신경망의 구성이 필요합니다. 일부 프로그램은 매우 정교하고 매우 상세한 패턴 인식이 가능하며 다른 프로그램은 더 단순합니다. 이러한 프로그램은 데이터를 분석하는 데 필요한 사람의 시간을 줄이고 수천 개의 보험 청구에 걸친 불규칙성 형태의 사기 증거와 같이 인간이 놓칠 수있는 것들을 잡을 수 있습니다.

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