Co to jest rozpoznawanie wzorców?
Rozpoznawanie wzorców to zdolność systemu do rozpoznawania wzorców w zestawach danych, w oparciu o zaprogramowaną i wyuczoną wiedzę. Jest to ważna część informatyki, ponieważ pozwala na rozwój systemów zdolnych do kompleksowej analizy danych. Może to pomóc badaczom w szybkim sortowaniu danych w celu znalezienia istotnych informacji, ponieważ nie muszą oni ręcznie czytać danych w celu znalezienia interesujących miejsc. Rozpoznawanie wzorców może być również przydatne do wykrywania błędów, oszustw i innych problemów w zestawach danych.
Różni się to od dopasowywania wzorców, w których system może precyzyjnie dopasowywać materiały za pomocą znanej bazy danych. Wyraźny przykład tego rozróżnienia można zobaczyć w filtrach wiadomości e-mail. Wiele internetowych kont e-mail zawiera folder spamu. Dostawca poczty e-mail skanuje pocztę przychodzącą i wykorzystuje rozpoznawanie wzorców do identyfikacji spamu i upuszczania go w tym folderze. Użytkownik może również odfiltrować swoją pocztę e-mail, prosząc klienta o upuszczenie wiadomości e-mail od określonego nadawcy lub określonej zawartości w określonym folderze.
Sprawdzanie spamu wymaga zdolności rozpoznawania ogólnych wzorców, takich jak obecność określonych słów, znanych podejrzanych adresów protokołu internetowego (IP) i innych czerwonych flag, które mogą oznaczać literę jako fałszywą. Jest to bardziej zaawansowane niż filtr, który po prostu prosi system o dopasowanie wzorców. Jeśli system zobaczy słowo lub nadawcę pasujące do wzorca, może przenieść wiadomość e-mail do odpowiedniego folderu.
Złożone algorytmy obsługują rozpoznawanie wzorców. System może korzystać z różnych środków, aby eksplorować przychodzące dane i decydować, jak najlepiej sobie z nimi poradzić. Można go zaprogramować do wykonywania określonych funkcji, takich jak kierowanie podejrzanych lub uszkodzonych danych do określonej lokalizacji, klasyfikowanie danych w znaczący sposób i tak dalej. System jest w stanie się uczyć i wykorzystuje to jako narzędzie do poprawy rozpoznawania wzorców. Za każdym razem, gdy użytkownik oznaczy wiadomość e-mail jako spam, system skanuje wiadomość e-mail, aby dowiedzieć się więcej na jej temat, i system nie będzie nadal popełniał błędu, umieszczając podobne wiadomości e-mail w skrzynce odbiorczej.
Informatycy opracowują nowe techniki rozpoznawania wzorców w środowiskach laboratoryjnych i badawczych. Można je zastosować do różnych zadań i wymagają budowy sieci neuronowych, które są w stanie oddziaływać z danymi i zmieniać się w czasie. Niektóre programy są bardzo wyrafinowane i potrafią bardzo szczegółowo rozpoznawać wzorce, a inne są bardziej uproszczone. Takie programy ograniczają liczbę godzin ludzkich potrzebnych do analizy danych i mogą wychwycić rzeczy, które człowiek może przegapić, takie jak dowody oszustwa w postaci nieprawidłowości obejmujących tysiące roszczeń ubezpieczeniowych.