Prepoznavanje uzorka

Autor: John Stephens
Datum Stvaranja: 27 Siječanj 2021
Datum Ažuriranja: 25 Lipanj 2024
Anonim
Prepoznavanje uzoraka ili samo teorija zavjere?
Video: Prepoznavanje uzoraka ili samo teorija zavjere?

Sadržaj

Definicija - Što znači prepoznavanje uzorka?

U IT-u, prepoznavanje uzorka je grana strojnog učenja koja naglašava prepoznavanje obrazaca podataka ili pravilnosti podataka u određenom scenariju. To je pododjel mašinskog učenja i ne treba ga miješati sa stvarnim strojnim učenjem. Prepoznavanje uzoraka može biti ili „nadzirano“, pri čemu se prethodno poznati uzorci mogu naći u određenim podacima, ili „bez nadzora“, gdje su otkriveni potpuno novi obrasci.


Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da preselite i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.

Tehopedia objašnjava prepoznavanje uzoraka

Cilj iza algoritama za prepoznavanje uzoraka je pružiti razuman odgovor na sve moguće podatke i razvrstati ulazne podatke u objekte ili klase na temelju određenih značajki. Izvršeno je "najvjerojatnije" podudaranje između različitih uzoraka podataka i njihove ključne značajke se podudaraju i prepoznaju.

Prepoznavanje uzoraka i podudaranje uzoraka ponekad su zbunjeni kao ista stvar kada, u stvari, nisu. Dok prepoznavanje uzoraka traži sličan ili najvjerojatniji uzorak u određenim podacima, podudaranje uzoraka traži točno isti uzorak. Usklađivanje uzoraka ne smatra se dijelom strojnog učenja, iako u nekim slučajevima dovodi do sličnih rezultata kao i prepoznavanje uzoraka.


Ova je definicija napisana u kontekstu informatike