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 pododjeljak strojnog učenja i ne bi ga trebalo 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.
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 se zbunjuju 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.
Ta je definicija napisana u kontekstu informatike
