Hva er mønstergjenkjenning?

Mønstergjenkjenning er et systems evne til å gjenkjenne mønstre i datasett, og stole på programmert så vel som lært kunnskap.Dette er en viktig del av informatikk, fordi den gir mulighet for utvikling av systemer som er i stand til kompleks dataanalyse.Dette kan hjelpe forskere med å sortere data raskt for å finne meningsfull informasjon, fordi de ikke trenger å manuelt lese gjennom dataene for å finne interessepunkter.Mønstergjenkjenning kan også være nyttig for å oppdage feil, svindel og andre problemer innen datasett.

Dette er forskjellig fra mønstermatching, der systemet nettopp kan matche materialer ved å bruke en kjent database.Et tydelig eksempel på denne skillet kan sees i e -postfilter.Mange nettbaserte e-postkontoer kommer med en spam-mappe.E -postleverandøren skanner innkommende post og bruker mønstergjenkjenning for å identifisere spam og slippe den inn i denne mappen.Brukeren kan også filtrere e -posten hans, og be klienten om å slippe e -post fra en bestemt avsender eller med bestemt innhold i en bestemt mappe.

Handlingen med å sjekke for spam krever muligheten til å gjenkjenne generelle mønstre, for eksempel tilstedeværelsen avSpesifikke ord, kjente mistenkelige internettprotokoll (IP) adresser og andre røde flagg som kan markere et brev som falsk.Dette er mer avansert enn et filter, som ganske enkelt ber systemet om å matche mønstre.Hvis systemet ser et ord eller avsender som passer til mønsteret, kan det flytte e -posten til den aktuelle mappen.

komplekse algoritmer støtter mønstergjenkjenning.Systemet kan bruke flere måter for å utforske innkommende data og bestemme hvordan du best skal håndtere dem.Det kan programmeres for å utføre spesifikke funksjoner, for eksempel å dirigere mistenkelige eller korrupte data til et bestemt sted, klassifisere data på en meningsfull måte og så videre.Systemet er i stand til å lære og bruker dette som et verktøy for å bli flinkere til mønstergjenkjenning.Hver gang en bruker flagger en e -post som spam, for eksempel, skanner systemet e -posten for å lære mer om det, og systemet vil ikke fortsette å gjøre feilen ved å sette lignende e -postmeldinger i innboksen.

Dataforskere utvikler nye mønstergjenkjenningsteknikkeri laboratorie- og forskningsmiljøer.Disse kan brukes på en rekke oppgaver og krever konstruksjon av nevrale nettverk som er i stand til å samhandle med data og endre seg over tid.Noen programmer er ekstremt sofistikerte og i stand til veldig detaljert mønstergjenkjenning, og andre er mer forenklede.Slike programmer reduserer antall menneskelige timer som kreves for å analysere data og kan fange ting som et menneske kan gå glipp av, for eksempel bevis på svindel i form av uregelmessigheter som spenner over tusenvis av forsikringskrav.