Skip to main content

Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung ist die Fähigkeit eines Systems, Muster in Datensätzen zu erkennen und sowohl auf programmierte als auch auf erlernte Wissen zu stützen.Dies ist ein wichtiger Bestandteil der Informatik, da es die Entwicklung von Systemen ermöglicht, die komplexe Datenanalysen in der Lage sind.Dies kann den Forschern helfen, Daten schnell zu sortieren, um sinnvolle Informationen zu finden, da sie die Daten nicht manuell durchlesen müssen, um Punkte von Interesse zu finden.Die Mustererkennung kann auch zum Erkennen von Fehlern, Betrug und anderen Problemen in Datensätzen nützlich sein.

Dies unterscheidet sich von der Musteranpassung, bei der das System die Materialien mithilfe einer bekannten Datenbank präzise übereinstimmen kann.Ein klares Beispiel für diese Unterscheidung ist in E -Mail -Filtern zu sehen.Viele webbasierte E-Mail-Konten sind mit einem Spam-Ordner ausgestattet.Der E -Mail -Anbieter scannt eingehende E -Mails und verwendet Mustererkennung, um Spam zu identifizieren und in diesen Ordner zu fallen.Der Benutzer kann auch seine E -Mail filtern und den Kunden auffordert, E -Mails von einem bestimmten Absender oder mit bestimmten Inhalten in einen bestimmten Ordner abzugeben.

Die Überprüfung auf Spam erfordert die Möglichkeit, allgemeine Muster zu erkennen, wie z. B. das Vorhandensein vonSpezifische Wörter, bekannte verdächtige Internetprotokolladressen (IP) und andere rote Fahnen, die einen Buchstaben als falsch markieren können.Dies ist fortgeschrittener als ein Filter, bei dem das System einfach auffordert, Muster übereinzustimmen.Wenn das System ein Wort oder Absender sieht, das zum Muster passt, kann es die E -Mail in den entsprechenden Ordner verschieben.

komplexe Algorithmen unterstützen die Mustererkennung.Das System kann verschiedene Mittel verwenden, um eingehende Daten zu untersuchen und zu entscheiden, wie sie am besten umgehen können.Es kann so programmiert werden, dass bestimmte Funktionen ausgeführt werden, z.Das System ist in der Lage zu lernen und nutzt dies als Werkzeug, um die Mustererkennung besser zu machen.Jedes Mal, wenn ein Benutzer beispielsweise eine E -Mail als Spam kennzeichnet, scannt das System die E -Mail, um mehr darüber zu erfahrenin Labor- und Forschungsumgebungen.Diese können auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden und erfordern die Konstruktion neuronaler Netzwerke, die in der Lage sind, mit Daten zu interagieren und sich im Laufe der Zeit zu ändern.Einige Programme sind extrem anspruchsvoll und in der Lage, eine sehr detaillierte Mustererkennung zu erzeugen, andere sind simpeler.Solche Programme senken die Anzahl der menschlichen Stunden, die zur Analyse von Daten erforderlich sind, und können Dinge fangen, die ein Mensch vermissen könnte, wie z. B. Beweise für Betrug in Form von Unregelmäßigkeiten, die Tausende von Versicherungsansprüchen umfassen.