Alles, was Sie über die Mustererkennung wissen müssen

Mit dem Aufkommen von Big Data und ML-Technologien wurde eine große und beispiellose Menge an Informationen zugänglich. Vor diesen Technologien mussten wir die benötigten Daten berechnen oder ableiten. Diese Daten stammen aus zuverlässigen Quellen und haben die Welt sicherlich zum Besseren verändert. Heute können wir tiefere operative Erkenntnisse gewinnen und sogar einige der dringendsten Probleme der Menschheit lösen. Mithilfe modernster Technologien können Unternehmen die Effizienz steigern und bisher unerreichte Mehrwertvorteile erzielen.

Einfach gesagt, heute haben wir das Wissen. Daher verlagerte sich unser Ziel vom Sammeln einzelner Informationskrümel zum Knirschen der Daten, die wir bereits in Hülle und Fülle haben.

Die Mustererkennung symbolisiert die Essenz der Big-Data-Analyse, indem sie die wertvollen Daten aus den Daten rahmt und die zuvor unbekannte Substanz erschließt. Diese Technologie verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Es ermöglicht Unternehmen, sich kontinuierlich zu verbessern und mit dem sich entwickelnden Markt Schritt zu halten. Aber was ist Mustererkennung und wie kann sie Ihnen bei der Entwicklung Ihres Unternehmens helfen?

Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung ist ein Zweig von ML, der sich der Erkennung von Einheitlichkeiten und Mustern in Daten widmet. Durch die Identifizierung von Mustern sind wir in der Lage, Vorhersagen zu treffen und Nebenwege vorherzusehen. Die Daten werden nach bestimmten Benchmarks oder Ähnlichkeiten unterschieden und unterteilt.

Die Mustererkennung legt die Grundlage für die Problemlösung und die Erstellung von Algorithmen. Die Verallgemeinerung ermöglicht es uns, redundante Informationen zu sieben, um das Problem anzugehen.

Mustererkennung ist eine universelle Technik. Es ist allgegenwärtig. Wir können es in Cybersicherheit, ML und KI erkennen. Eigentlich haben wir Menschen das schon immer getan. Erinnerst du dich, als Eltern oder Lehrer dir das Alphabet beigebracht haben? Sie sagten „A, B, C“ und nach mehreren Wiederholungen, als sie „A, B…“ sagten, antworteten Sie mit „C“. Sie haben das Muster erkannt. Der einzige Unterschied heute ist, dass wir Computern beibringen, es schneller zu machen.

Im Allgemeinen können die Daten in allen Formen vorliegen, einschließlich:

• Text.
• Zahlen.
• Multimedia.
• Gefühle und anderes.

Die Mustererkennung kann helfen, alle Daten linearer Natur zu verarbeiten und Sequenzen in verständliches und empirisches Wissen umzuwandeln.

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Mustererkennungstechniken

Die Mustererkennungsmodelle können gemäß der für die Datenanalyse und -kategorisierung verwendeten Methode in mehrere Typen unterteilt werden. Eine Mustererkennungsaufgabe kann ein oder mehrere Modelle gleichzeitig umfassen.

Mustererkennungsmodelle sind wie folgt:

Statistisch

Dieses Modell bezieht sich auf die Anwendung statistischer Techniken zur Untersuchung von Datenmessungen, um Informationen abzurufen und eine begründete Entscheidung zu treffen. Es ist ein sehr aktives Forschungsgebiet, das sich in den letzten Jahren entwickelt hat. Das statistische Modell verwendet überwachtes ML;

Strukturell

Dieses Modell ist praktisch bei komplexen Mustererkennungsproblemen wie mehrdimensionalen Objekten. Ein wunderbares Beispiel für die Anwendung des Strukturmodells ist das Enträtseln der komplizierten Beziehungen zwischen Wortarten. Im Gegensatz zum ersten Modell verwendet dieses halbüberwachtes ML;

Vorlagenabgleich

Dieses Modell ist unter anderem das einfachste und primitivste. Die Schablonenmustererkennung wird verwendet, um die Ähnlichkeiten zwischen den beiden Mustern zu finden. Haben Sie jemals Plagiatsprüfer verwendet? Ja, das ist auch ein Template-Matching.

Andere Mustererkennungsmodelle umfassen ein neuronales Netzwerk-basiertes Modell, ein Fuzzy-basiertes Modell und ein Hybridmodell.

Einführung in die Mustererkennung

Die meisten Mustererkennungsprozesse in KI-Operationen tun genau das, was ihr Name sagt. Viele Dinge liegen jedoch nicht unter der Oberfläche.

Im Allgemeinen bestehen alle Mustererkennungsalgorithmen aus zwei wichtigen Teilen:

• explorativer Teil – wenn Algorithmen nach allgemeinen Mustern suchen.
• beschreibender Teil – wenn Algorithmen beginnen, die Muster auf eine bestimmte Weise zu kategorisieren.

Kombiniert helfen diese beiden Bestandteile dabei, Erkenntnisse abzuleiten, die anschließend in der Datenanalyse verwendet werden können. Die Analyse der Ähnlichkeiten und ihrer Beziehungen offenbart Fakten, die zum allgemeinen Verständnis der betreffenden Frage beitragen.

Die Mustererkennung wird seit vielen Jahren kontinuierlich verbessert. Es gibt viele Methoden, die die Entwicklung verschiedener Apps in zahlreichen Nischen vorantreiben. Die Hauptschritte der Mustererkennung umfassen Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung.

Daher wird die Mustererkennung auf folgende Weise durchgeführt:

• Daten werden aus ihren Quellen gesammelt.
• Daten werden poliert, indem übermäßige Informationsbits abgeschnitten werden.
• Informationen werden auf wichtige Highlights oder Standardkomponenten analysiert.
• Diese Komponenten werden auf diese Weise in bestimmten Abschnitten gesammelt.
• Die Abschnitte werden auf Einblicke in Sets überwacht.
• Die gewonnenen Erkenntnisse werden auf die Geschäftstätigkeit angewendet.

Anwendungsfälle für die Mustererkennung

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Datenanalyse

Börsenprognosen helfen Unternehmen, den zukünftigen Wert von Unternehmensaktien und anderen Finanzinstrumenten zu prognostizieren. Historisch gesehen war die Kunst der Aktienmarktprognose eine herausfordernde Aufgabe für Forscher und Analysten.

Es ist allgemein bekannt, dass solche Märkte volatil sein können. Daher ist die Beobachtung zukünftiger Trends mithilfe von Benchmarks ein unschätzbares Werkzeug, das nicht vernachlässigt werden darf. Mit der Verwendung von Data Analytics können Sie praktisch alles mit Leichtigkeit berechnen. In diesem Fall erhalten Händler eine tiefgreifendere und gründlichere Analyse darüber, wie sich ein Markt verändern wird.

Bei sich ständig weiterentwickelnden Märkten kann man sich nie zu 100 % sicher sein. Die erhaltenen Trendindikatoren ermöglichen es jedoch, vernünftigere Entscheidungen zu treffen, die durch Daten gestützt werden.

Data Analytics und Mustererkennung werden in diesem Zusammenhang oft synonym verwendet.

Schauen wir uns einige bekannte Fälle an, in denen Datenanalyse und Mustererkennung miteinander verflochten sind:

• Publikumsforschung – Mustererkennung wird verwendet, um zugängliche Benutzerdaten zu verarbeiten und sie nach ausgewählten Parametern zu klassifizieren. Google Analytics bietet diese Parameter an.
• Börsenprognose – Wie oben erwähnt, wird sie zur Bestimmung des Aktienkurses verwendet, indem bestimmte in der Vergangenheit beobachtete Muster analysiert werden. Sie können diese Art von Analyse in YardCharts sehen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing weckt unser Interesse schon seit geraumer Zeit. NLP ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der sprachlichen Interaktion zwischen Mensch und Maschine befasst.

Dank der Durchbrüche beim maschinellen Lernen (ML) in den letzten zehn Jahren haben wir große Verbesserungen bei der Spracherkennung und der maschinellen Übersetzung erlebt. Sprachgeneratoren sind bereits gut genug, um handwerklich anständige Nachrichtenartikel zu schreiben, und virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa werden Teil unseres täglichen Lebens.

NLP-Anwendungsfälle umfassen:

• Textzusammenfassung,
• Übersetzung,
• Keyword-Generierung,
• Stimmungsanalyse,
• Chatbots,
• Plagiatsprüfer,
• Textkorrektur.

In der Praxis beginnt der Prozess der Verarbeitung natürlicher Sprache mit der lexikalischen Analyse, auch bekannt als Tokenisierung, die den Text in Absätze, Sätze und Wörter unterteilt. Danach wird eine syntaktische Analyse oder Parsing durchgeführt. Beim Parsing wird ein Satz Wort für Wort untersucht, um eine strukturelle Erklärung eines Satzes zu generieren, normalerweise in Form eines Baums.

Es verwendet Regeln der kontextfreien Grammatik, um die Wortart zu erkennen, und so weiter. Dies hilft zu erkennen, wie Wörter korrelieren. Sobald wir die Struktur eines Satzes kennen, können wir mit der Definition seiner Bedeutung fortfahren.

Dies ist der schwierigste Teil, da NLP ziemlich vage sein kann. Ein Satz kann auf verschiedene Weise interpretiert werden.

Die semantische Analyse liefert eine kontextunabhängige Interpretation, oder einfach gesagt, eine Bedeutung ohne Kenntnis der anderen Sätze.

Das Ergebnis wird als logische Form bezeichnet. An diesem Punkt kann noch ein gewisses Maß an Unsicherheit bestehen, daher wenden wir uns der pragmatischen Analyse zu.

Die pragmatische Analyse kann auf eine bessere Interpretation des Satzes schließen, indem sie den vorherigen und den nachfolgenden Satz vergleicht. Es wendet auch reales Wissen an.

Zum Beispiel ist ein Apfel eine Frucht, Katzen können schnurren und so weiter. Wichtig ist schließlich, dass syntaktische Analyse, Semantik und Pragmatik manchmal nicht nacheinander, sondern gleichzeitig durchgeführt werden.

Obwohl NLP ein relativ neugeborenes Gebiet ist, haben wir uns in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Mit Durchbrüchen in ML und Deep Learning wird es faszinierend sein zu beobachten, wie sich Menschen und Maschinen weiterentwickeln, um miteinander zu kommunizieren.

Optische Zeichenerkennung

Die optische Zeichenerkennung (auch bekannt als OCR) ist eines jener Systeme, die es uns ermöglichen, gedruckten, maschinengeschriebenen oder handgeschriebenen Text zu scannen und gescannte in ein computerverarbeitbares Format umzuwandeln.

Einmal erkannt, können die Dokumente bearbeitet, verwendet oder in anderen Dokumenten wiederverwendet werden. Der grundlegende Erkennungsprozess umfasst das Studium des Textes und die Übersetzung der Zeichen in einen Code, der für die Datenverarbeitung verwendet werden kann. OCR wird manchmal auch als Texterkennung bezeichnet.

Für komplexere Erkennungsaufgaben verwenden Menschen intellektuelle Erkennungssysteme wie künstliche neuronale Netze. Eine standardmäßige MNIST-Datenbank, die aus handgeschriebenen Ziffernbildern besteht, wurde für die Kalibrierung von Texterkennungssystemen (Wiki) erstellt.

Das Rückgrat von OCR ist in jedem Fall eine Synthese aus Mustererkennung und Vergleichsalgorithmen, die auf die Benchmark-Daten abgestimmt sind.

Zu den bekannten OCR-Anwendungsfällen gehören:

• Die Texttranskription ist die häufigste OCR-Anwendung. Der angezeigte Inhalt wird erkannt und in die Computerumgebung gerendert. Wir alle haben ABBYY Fine Reader mindestens einmal verwendet.
• Die Handschrifterkennung ist eine Variante der Texterkennung mit einer bemerkenswerteren Betonung der visuellen Komponente. Die OCR verwendet eine vergleichende Analyse, um die Handschriftprobe wiederzugeben. Ein hervorragender Anwendungsfall dafür ist Google Handwriting Input.
• Die Dokumentenklassifizierung umfasst die weitere Verarbeitung des Dokuments und achtet stärker auf seine Struktur und sein Format. Dieses Verfahren dient der Digitalisierung der Papierdokumente und auch der Reproduktion der ungeordneten Teile der beschädigten Dokumentation. Parascript-Software hilft beispielsweise dabei, Dokumente in strukturierte Daten umzuwandeln.

Bildmustererkennung

Die Bilderkennung ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um Bilder aus der realen Welt zu erfassen, zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten, um sie in digitale Informationen umzuwandeln. In diesem Bereich geht es um intelligente Datenanalyse, maschinelles Lernen, Mustererkennung, Erweiterung der Wissensbasis.

Entwicklungen auf diesem Gebiet haben dazu geführt, dass Computer und Smartphones in der Lage sind, das menschliche Sehen zu imitieren. Fortgeschrittene Kameras in modernen Geräten können Fotos in sehr hoher Qualität aufnehmen, und mit Hilfe neuer Software werden die erforderlichen Informationen daraus extrahiert und Bilder auf der Grundlage der empfangenen Daten verarbeitet.

Bei den Erkennungsalgorithmen handelt es sich um Convolution Neural Networks – eine spezielle Architektur künstlicher neuronaler Netze, die für eine effektive Erkennung von Bildern ausgelegt ist. Ihr Funktionsprinzip besteht aus einem Wechsel von Faltungs- und Subsampling-Schichten. Bei der Faltung wird jedes Stück des Bildes in Fragmenten mit der Faltungsmatrix multipliziert, dann wird das Ergebnis aufsummiert und an einer ähnlichen Position des Ausgabebildes aufgezeichnet.

Werfen wir einen Blick auf die folgenden häufigsten Anwendungsfälle:

• Visuelle Suchfunktionen sind die Technologie, die Screenshots, Internetbilder usw. als Suchgrundlage verwendet. Diese Funktionen sind in Online-Marktplätzen und Suchsystemen weithin bekannt.
• Gesichtserkennung ist eine jener Technologien, die Menschen polarisieren. Es handelt sich um eine automatische Lokalisierung eines menschlichen Gesichts auf einem Bild oder Video und ggf. eine Identifizierung der Persönlichkeit einer Person auf der Grundlage verfügbarer Datenbanken. Das Interesse an diesen Systemen ist aufgrund der vielfältigen Aufgaben, die sie erfüllen, sehr groß. Wir können diese Technologie in sozialen Medien oder bei der Strafverfolgung erkennen.

Spracherkennung

Die Spracherkennung ist ein Element des Sprachverarbeitungsprozesses. Sein Hauptzweck besteht darin, einen bequemen Dialog zwischen dem Benutzer und der Maschine bereitzustellen. Im weitesten Sinne sprechen wir von Systemen, die eine phonemische Dekodierung von akustischen Sprachsignalen durchführen, wenn Sprachnachrichten mit Freistil ausgesprochen werden.

Spracherkennungssysteme im engeren Sinne erleichtern die Lösung privater Probleme, indem sie die Anforderungen an die Erkennung natürlich klingender Sprache im klassischen Sinne einschränken.

Somit erstreckt sich diese Technologie von einfachen Einzelgeräten und Kinderspielzeugen, die in der Lage sind, getrennt ausgesprochene Wörter, Zahlen, Städte, Namen usw. zu erkennen oder zu synthetisieren, bis hin zu superkomplexen Systemen der natürlichen Spracherkennung und ihrer Synthese zum Einsatz, z B. als Sekretärin (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Sehen wir uns die Anwendungsfälle für Sprach- und Tonerkennung genauer an:

• KI-Assistenten / Personal Assistant-Anwendungen verwenden die Verarbeitung natürlicher Sprache und Sounddatenbanken, um die Nachricht zu verfassen und auszuführen. Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist Google Assistant;
• Geräuschbasierte Maschinenfehlerdiagnose – Das System analysiert und erkennt die von den Maschinen erzeugten Signale, um Fehler zu erkennen und mögliche Wege zu ihrer Behebung aufzuzeigen.
• Die automatische Untertitelung umfasst die Erkennung von Sprache zu Text und die folgende Bildüberlagerung, um den Inhalt auf dem Bildschirm vorzustellen. Die automatische Untertitelfunktion von YouTube ist ein gutes Beispiel für diese Technologie.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist ein Prozess der rechnerischen Identifizierung und Kategorisierung von Meinungen aus einem Textstück. Es ist auch ein Prozess, um festzustellen, ob die Einstellung des Autors zum Thema positiv, negativ oder neutral ist. Die Sentimentanalyse ist eine der aufwendigsten Varianten der Mustererkennung.

Unternehmen können Stimmungsanalysen implementieren, um wertvolle Kundeneinblicke und Feedback zu erhalten. In diesem Fall hilft unüberwachtes ML der Stimmungsanalyse, die Identifizierung durchzuführen.

Diese Art der Mustererkennung basiert normalerweise auf glaubwürdigen Quellen wie Wörterbüchern und kann bei Bedarf auch stärker angepasste Datenbanken verwenden.

Die Anwendungsfälle für die Stimmungsanalyse sind die folgenden:

• Zielgruppenforschung, Inhaltsoptimierung – diese Subtypen der Stimmungsanalyse werden zur Erforschung Ihrer Zielgruppe einschließlich Gewohnheiten, Einstellungen usw. verwendet. Sie helfen Unternehmen auch dabei, ihre Inhalte zu optimieren. Die Einstein-Plattformdienste von Salesforce sind Lehrbuchbeispiele für die Stimmungsanalyse.
• Service Support – Prozesse zur Sicherstellung der betrieblichen Effizienz des Service. KI-Assistenten wie Alexa und Siri nutzen diese Art der Stimmungsanalyse;
• Rezept / Empfehlung – erstellt, um das Interessengebiet für den potenziellen Kunden zu prognostizieren. Die Vorhersage kann auch auf dem Suchverlauf und Abfragen basieren. Wir alle haben „Das könnte Ihnen auch gefallen“ auf verschiedenen Plattformen gesehen.

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Abschließend

Die Mustererkennung ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Gebiet, das Entwicklungen in Bereichen wie Computer Vision, Text- und Dokumentenverarbeitung und anderen Netzwerken untermauert. Mit ihrer Hilfe wird die Datenanalyse weitere Fortschritte erzielen und wir alle können von ihren Anwendungen in sich schnell entwickelnden Bereichen profitieren. Wie Sie in unserem Artikel sehen können, ist die Mustererkennung eine facettenreiche Technologie, daher lohnt es sich, sie in Ihrem Unternehmen zu implementieren, wenn Sie Auszeichnungen ernten möchten.