O que é reconhecimento de padrões?
O reconhecimento de padrões é a capacidade de um sistema reconhecer padrões dentro de conjuntos de dados, confiando no conhecimento programado e aprendido. Esta é uma parte importante da ciência da computação, porque permite o desenvolvimento de sistemas capazes de análises de dados complexas. Isso pode ajudar os pesquisadores a classificar os dados rapidamente para encontrar informações significativas, porque não precisam ler manualmente os dados para encontrar pontos de interesse. O reconhecimento de padrões também pode ser útil para detectar erros, fraude e outros problemas nos conjuntos de dados. Um exemplo claro dessa distinção pode ser visto nos filtros de email. Muitas contas de email baseadas na Web vêm com uma pasta de spam. O provedor de email digitaliza o e -mail e usa o reconhecimento de padrões para identificar spam e soltá -lo nesta pasta. O usuário também pode filtrar seu e -mail, pedindo ao cliente que envie um email de um partulremetente de AR ou com conteúdo específico em uma pasta específica. Isso é mais avançado que um filtro, que simplesmente pede ao sistema para corresponder aos padrões. Se o sistema vê uma palavra ou remetente que se encaixa no padrão, ele pode mover o email para a pasta apropriada.
algoritmos complexos suportam reconhecimento de padrões. O sistema pode usar vários meios para explorar dados recebidos e decidir a melhor forma de lidar com isso. Ele pode ser programado para executar funções específicas, como rotear dados suspeitos ou corruptos para um local específico, classificar dados de maneira significativa e assim por diante. O sistema é capaz de aprender e usa isso como uma ferramenta para melhorar o reconhecimento de padrões. Toda vezUm usuário sinaliza um email como spam, por exemplo, o sistema digitaliza o email para saber mais sobre ele, e o sistema não continuará cometendo o erro de colocar e -mails semelhantes na caixa de entrada.
Os cientistas da computação desenvolvem novas técnicas de reconhecimento de padrões em ambientes de laboratório e pesquisa. Eles podem ser aplicados a uma variedade de tarefas e exigir a construção de redes neurais capazes de interagir com os dados e mudar com o tempo. Alguns programas são extremamente sofisticados e capazes de reconhecimento de padrões muito detalhados, e outros são mais simplistas. Esses programas reduzem o número de horas humanas necessárias para analisar dados e podem capturar coisas que um humano pode perder, como evidência de fraude na forma de irregularidades que abrangem milhares de reivindicações de seguro.