パターン認識について知っておくべきことすべて

ビッグデータとMLテクノロジーの出現により、前例のない大量の情報にアクセスできるようになりました。 これらのテクノロジーが登場する前は、必要なデータを計算または差し引く必要がありました。 信頼できるリソースから生まれたこのデータは、確かに世界をより良い方向に変えました。 今日、私たちはより深い運用上の洞察を収集し、人類の最も差し迫った問題のいくつかを解決することさえできます。 最先端のテクノロジーの助けを借りて、企業は効率を高め、これまでにない付加価値のメリットを得ることができます。

簡単に言えば、今日私たちは知識を持っています。 したがって、私たちの目的は、単一の情報を収集することから、すでに豊富にあるデータを処理することへとシフトしました。

パターン認識は、貴重品をデータから削除し、これまで知られていなかった物質を利用することで、ビッグデータ分析の本質を象徴しています。 このテクノロジーは、企業に競争力を提供します。 これにより、企業は継続的に改善し、進化する市場に追いつくことができます。 しかし、パターン認識とは何ですか？それはあなたのビジネスの発展にどのように役立ちますか？

パターン識別とは何ですか？

パターン認識は、データの均一性とパターンの認識に専念するMLのブランチです。 パターンを特定することで、予測を主張し、バイパスを予測することができます。 データは、特定のベンチマークまたは類似性に従って区別され、セクション化されます。

パターン認識は、問題解決とアルゴリズムの作成の基礎を築きます。 一般化により、冗長な情報をふるいにかけて問題に取り組むことができます。

パターン認識は普遍的な技術です。 それは遍在しています。 サイバーセキュリティ、ML、AIでそれを見つけることができます。 実際、私たち人間は常にそうしています。 両親や先生があなたにアルファベットを教えた時のことを覚えていますか？ 彼らは「A、B、C」と言い、何度か繰り返した後、「A、B…」と言ったとき、あなたは「C」と答えました。 あなたはそのパターンを認識しました。 今日の唯一の違いは、私たちがコンピューターにそれをより速くするように教えているということです。

一般に、データは次のようなすべての形式で提供されます。

• 文章。
• 数字。
• マルチメディア。
• 感情、その他。

パターン認識は、線形性のデータを処理し、シーケンスを理解可能で経験的な知識に変換するのに役立ちます。

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パターン認識技術

パターン認識モデルは、データの分析と分類に使用される方法に応じて、いくつかのタイプに分類できます。 パターン認識タスクには、1つまたは複数のモデルを同時に組み込むことができます。

パターン認識モデルは次のとおりです。

統計

このモデルは、データ測定値を調査して情報を取得し、合理的な決定を下すための統計的手法の適用を指します。 これは非常に活発な研究分野であり、近年進化してきました。 統計モデルは教師ありMLを使用します。

構造

このモデルは、多次元オブジェクトなどの複雑なパターン認識の問題に役立ちます。 構造モデルを適用する素晴らしい例は、品詞間の複雑な関係を解明することです。 最初のモデルとは異なり、このモデルは半教師ありMLを使用します。

テンプレートマッチング

このモデルは、とりわけ最も単純で最も原始的です。 テンプレートパターン認識は、2つのサンプル間の類似点を見つけるために使用されます。 盗作チェッカーを使用したことがありますか？ はい、これもテンプレートマッチングです。

他のパターン認識モデルには、ニューラルネットワークベースのモデル、ファジーベースのモデル、およびハイブリッドモデルが含まれます。

パターン認識の紹介

AI操作のほとんどのパターン認識プロセスは、その名前が示すとおりに実行されます。 しかし、多くのものは表面の下にありません。

一般に、すべてのパターン識別アルゴリズムは、次の2つの重要な部分で構成されています。

• 探索的部分–アルゴリズムが一般的なパターンを検索しているとき。
• 説明部分–アルゴリズムが特定の方法でパターンを分類し始めるとき。

これらの2つの構成要素を組み合わせると、後でデータ分析に使用できる洞察を引き出すのに役立ちます。 類似性とそれらの関係の分析は、問題の問題の一般的な理解に追加する事実を明らかにします。

パターン認識は長年にわたって継続的に改善されてきました。 多くのニッチでさまざまなアプリの開発を推進する方法はたくさんあります。 パターン認識の主なステップには、前処理、特徴抽出、および分類が含まれます。

したがって、パターン認識は次のように行われます。

• データはそのソースから蓄積されます。
• データは、過剰な情報をカットすることによって洗練されます。
• 重要なハイライトまたは標準コンポーネントについて情報が分析されます。
• これらのコンポーネントは、このようにして特定のセクションに集められます。
• セクションは、セットへの洞察のために監視されます。
• 解放された知識は、ビジネス活動に適用されます。

パターン認識のユースケース

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データ分析

株式市場の予測は、企業が会社の株式やその他の金融ツールの将来価値を予測するのに役立ちます。 歴史的に、株式市場予測の技術は、研究者やアナリストにとって挑戦的な仕事でした。

そのような市場は不安定になる可能性があることは周知の事実です。 したがって、ベンチマークを使用して将来の傾向を監視することは、無視できない貴重なツールです。 データ分析を使用すると、事実上何でも簡単に計算できます。 この場合、トレーダーは、市場がどのように変化しようとしているのかについて、より深く徹底的な分析を行います。

進化し続ける市場を100％確信することはできません。 それでも、受け取ったトレンド指標により、データに裏付けられたより合理的な決定を下すことができます。

データ分析とパターン認識は、このコンテキストでは同じ意味で使用されることがよくあります。

データ分析とパターン認識が絡み合っているいくつかのよく知られたケースを見てみましょう。

• オーディエンス調査–パターン認識は、アクセス可能なユーザーデータを処理し、選択したパラメーターに従って分類するために使用されます。 GoogleAnalyticsはこれらのパラメータを提供します。
• 株式市場の予測–前述のように、過去に観察された特定のパターンを分析して株価を決定するために使用されます。 このタイプの分析は、YardChartsで確認できます。

自然言語処理

自然言語処理は、かなり長い間私たちの興味をそそり続けてきました。 NLPは、人間と機械の間の言語的相互作用に焦点を当てたコンピュータサイエンスの分野です。

過去10年間の機械学習（ML）の飛躍的な進歩のおかげで、音声認識と機械翻訳に大きな改善が見られました。 言語ジェネレーターはすでにクラフトのまともなニュース記事を書くのに十分であり、SiriやAlexaのような仮想アシスタントは私たちの日常生活の一部になりつつあります。

NLPのユースケースは次のとおりです。

• テキスト要約、
• 翻訳、
• キーワード生成、
• 感情分析、
• チャットボット、
• 盗作チェッカー、
• テキスト修正。

実際には、自然言語処理のプロセスは、テキストを段落、文、および単語に分割するトークン化とも呼ばれる字句解析から始まります。 その後、構文解析または構文解析が実行されます。 構文解析は、文を単語ごとに調べて、通常はツリーの形式で、文の構造的な説明を生成します。

文脈自由文法の規則を使用して、品詞などを認識します。 これは、単語がどのように相関しているかを識別するのに役立ちます。 文の構造がわかれば、その意味の定義に進むことができます。

NLPは非常にあいまいな場合があるため、これは最も注意が必要な部分です。 文はさまざまな方法で解釈できます。

セマンティック分析は、文脈に依存しない解釈、または簡単に言えば、他の文の知識がなくても意味を提供します。

結果は論理形式と呼ばれます。 この時点では、まだある程度の不確実性がある可能性があるため、語用論的分析に移ります。

語用論的分析は、前後の文を比較することにより、文のより良い解釈を推測することができます。 また、実際の知識を適用します。

たとえば、リンゴは果物であり、猫は喉を鳴らすことができます。 最後に、構文解析、セマンティクス、および語用論が順次ではなく、同時に完了することが重要です。

NLPは比較的新しい分野ですが、ここ数年で大きく前進しました。 MLとディープラーニングの飛躍的進歩により、人間と機械が相互に通信する方法が進化する様子を観察することは魅力的です。

光学式文字認識

光学式文字認識（別名OCR）は、印刷、タイプライター、または手書きのテキストをスキャンし、スキャンしたテキストをコンピューターで処理可能な形式に変換できるシステムの1つです。

認識されると、ドキュメントは編集、使用、または他のドキュメントで再利用できます。 基本的な認識プロセスには、テキストの学習と、データ処理に使用できるコードへの文字の翻訳が含まれます。 OCRは、テキスト認識と呼ばれることもあります。

より複雑な認識タスクの場合、人々は人工ニューラルネットワークなどの知的認識システムを使用します。 テキスト認識システムのキャリブレーション（wiki）用に、手書きの数字画像で構成される標準のMNISTデータベースが作成されました。

いずれにせよ、OCRのバックボーンは、OCRの中心にあるパターン認識と、ベンチマークデータに合わせた比較アルゴリズムの統合です。

よく知られているOCRのユースケースには次のものがあります。

• テキスト文字起こしは、最も一般的なOCRアプリケーションです。 表示されたコンテンツは認識され、コンピューター環境にレンダリングされます。 私たちは皆、少なくとも一度はABBYYFineReaderを使用しました。
• 手書き認識は、視覚コンポーネントにさらに注目すべきアクセントを付けたさまざまなテキスト認識です。 OCRは、比較分析を利用して手書きサンプルをレンダリングします。 この優れた使用例は、Google手書き入力です。
• ドキュメント分類には、ドキュメントのさらなる処理が含まれ、その構造と形式により大きな注意が払われます。 このプロセスは、紙の文書のデジタル化と、損傷した文書の無秩序な部分の複製に使用されます。 たとえば、Parascriptソフトウェアは、ドキュメントを構造化データに変換するのに役立ちます。

画像パターン認識

画像認識は、現実世界の画像を取得、分析、理解、処理してデジタル情報に変換するために作成されたテクノロジーです。 この分野には、インテリジェントなデータ分析、機械学習、パターン認識、知識ベースの拡張が含まれます。

この分野の発展により、コンピューターやスマートフォンが人間の視覚を模倣できるようになりました。 最新のデバイスの高度なカメラは非常に高品質の写真を撮ることができ、新しいソフトウェアの助けを借りて、必要な情報がそれらから抽出され、画像は受信したデータに基づいて処理されます。

認識アルゴリズムには、画像の効果的な認識のために設計された人工ニューラルネットワークの特別なアーキテクチャである畳み込みニューラルネットワークが含まれます。 それらの動作原理は、畳み込み層とサブサンプリング層の交互で構成されています。 畳み込みの過程で、画像の各部分に断片の畳み込み行列が乗算され、その結果が合計されて、出力画像の同様の位置に記録されます。

次の最も一般的なユースケースを見てみましょう。

• ビジュアル検索機能は、スクリーンショットやインターネット画像などを検索ベースとして使用するテクノロジーです。 これらの機能は、オンラインマーケットプレイスや検索システムで広く知られています。
• 顔検出は、人々を二極化するテクノロジーの1つです。 これは、画像またはビデオ上の人間の顔の自動ローカリゼーションであり、必要に応じて、利用可能なデータベースに基づいて人の性格を識別します。 これらのシステムは、実行するタスクの範囲が広いため、これらのシステムへの関心は非常に高くなっています。 このテクノロジーは、ソーシャルメディアや法執行機関で見つけることができます。

音声認識

音声認識は、音声処理プロセスの要素です。 その主な目的は、ユーザーとマシンの間の便利な対話を提供することです。 広い意味で、私たちはフリースタイルで音声メッセージを発音するときに音声音響信号の音素デコードを実行するシステムについて話している。

狭義には、音声認識システムは、古典的な意味での自然に聞こえる音声の認識の要件にいくつかの制限を課すことにより、私的な問題の解決を容易にします。

このように、この技術は、別々に発音された単語、数字、都市、名前などを認識または合成できる単純なスタンドアロンデバイスや子供のおもちゃから、自然な音声認識とその合成を使用するための超複雑なシステムにまで及びます。たとえば、秘書アシスタント（IBM VoiceType Simply Speaking Gold）として。

音声と音声の認識のユースケースを詳しく見てみましょう。

• AIアシスタント/パーソナルアシスタントアプリケーションは、自然言語処理とサウンドデータベースを使用して、メッセージを作成および実行します。 ここでの優れた例はGoogleアシスタントです。
• サウンドベースの機械故障診断–システムは、機械によって生成された信号を分析および認識して、故障を検出し、それらを修正するための可能な方法を提供します。
• 自動キャプションの追加には、音声からテキストへの識別と、画面にコンテンツを紹介するための次の画像オーバーレイが含まれます。 YouTubeの自動字幕機能は、このテクノロジーの良い例です。

感情分析

感情分析は、テキストから意見を計算で識別して分類するプロセスです。 それはまた、トピックに対する作家の態度がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかを判断するプロセスでもあります。 感情分析は、パターン認識の最も精巧な種類の1つです。

企業は感情分析を実装して、貴重な顧客インサイトとフィードバックを取得できます。 この場合、教師なしMLは、感情分析で識別を実行するのに役立ちます。

このタイプのパターン認識は通常、辞書などの信頼できるソースに基づいており、必要に応じてさらにカスタマイズされたデータベースを使用することもあります。

感情分析のユースケースは次のとおりです。

• オーディエンス調査、コンテンツの最適化–感情分析のこれらのサブタイプは、習慣や態度などを含むターゲットオーディエンスを調査するために使用されます。 また、企業がコンテンツを最適化するのにも役立ちます。 SalesforceのEinsteinプラットフォームサービスは、感情分析の教科書の例です。
• サービスサポート–サービスの運用効率を確保するために設計されたプロセス。 AlexaやSiriなどのAIアシスタントは、このタイプの感情分析を使用します。
• 処方箋/推奨事項–潜在的な顧客の関心分野を予測するために作成されました。 予測は、検索履歴とクエリに基づくこともできます。 私たちは皆、さまざまなプラットフォームで「あなたも好きかもしれない」を見てきました。

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結論は

パターン認識は魅力的で急速に進化している分野であり、コンピュータビジョン、テキストおよびドキュメント処理、その他のネットワークなどの分野での開発を支えています。 その助けを借りて、データ分析はさらなる進歩を達成し、私たちは皆、急速に出現している分野でそのアプリケーションを利用することができます。 私たちの記事からわかるように、パターン認識は多面的なテクノロジーであるため、賞を獲得したい場合は、ビジネスに実装する価値があります。