पैटर्न मान्यता: यह मशीन लर्निंग से कैसे अलग है

यह आलेख आपको पैटर्न मान्यता के विस्तृत और व्यापक ज्ञान के साथ प्रदान करेगा और यह मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण पहलू कैसे है।

पैटर्न मान्यता किसी भी एआई या एमएल परियोजना को संचालित करने वाली प्रमुख विशेषताओं में से एक है। मशीन लर्निंग का उद्योग निश्चित रूप से फलफूल रहा है और अच्छी दिशा में है। इस लेख में निम्नलिखित बिंदुओं को शामिल किया जाएगा:

परिचय





आज की दुनिया में, डेटा को वर्गीकृत करने के लिए सिस्टम में बहुत सारे विभिन्न प्रकार के डेटा बह रहे हैं, हम पारंपरिक प्रोग्रामिंग का उपयोग नहीं कर सकते हैं जिसमें कुछ नियम हैं जो कुछ शर्तों की जांच कर सकते हैं और डेटा को वर्गीकृत कर सकते हैं।

फेसबुक बड़ा डेटा-एडुर्का



स्कैनर वस्तु क्या है

इस समस्या का समाधान मशीन लर्निंग है, इसकी मदद से हम एक मॉडल बना सकते हैं जो अलग-अलग वर्गीकृत कर सकता हैडेटा से पैटर्न। इसके अनुप्रयोगों में से एक स्पैम या गैर-स्पैम डेटा का वर्गीकरण है।

यंत्र अधिगम

मशीन लर्निंग में हम किसी मॉडल के 100% सटीक होने की उम्मीद नहीं कर सकते हैं लेकिन भविष्यवाणियों को जितना संभव हो उतना करीब होना चाहिए ताकि इसे एक विशेष श्रेणी में वर्गीकृत किया जा सके। मशीन लर्निंग में मॉडल कुछ एल्गोरिदम के आधार पर बनाया गया है जो भविष्यवाणियां करने के लिए प्रदान किए गए डेटा से सीखते हैं।



मॉडल आँकड़ों पर बनाता है। मशीन लर्निंग इसे विश्लेषण करने के लिए कुछ डेटा लेता है और स्वचालित रूप से कुछ मॉडल बनाता है जो चीजों की भविष्यवाणी कर सकता है। अच्छा पाने के लिएएक मॉडल से भविष्यवाणियां, हमें अलग-अलग विशेषताओं वाले डेटा प्रदान करने की आवश्यकता है ताकि एल्गोरिदम विभिन्न पैटर्नों को समझ सकें जो किसी समस्या में मौजूद हो सकते हैं।

पैटर्न मान्यता

मशीन लर्निंग में इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम की मदद से पैटर्न को पहचाना जाता है। पैटर्न को पहचानना डेटा को प्रशिक्षण डेटा द्वारा बनाए गए मॉडल के आधार पर वर्गीकृत करने की प्रक्रिया है, जो तब पैटर्न से पैटर्न और विशेषताओं का पता लगाता है।

पैटर्न मान्यता एक प्रक्रिया है जो विभिन्न श्रेणियों का पता लगा सकती है और प्राप्त कर सकती हैविशेष डेटा के बारे में जानकारी। पैटर्न मान्यता के कुछ अनुप्रयोगों में आवाज की पहचान, मौसम का पूर्वानुमान, चित्रों में वस्तु का पता लगाना, आदि हैं।

पैटर्न मान्यता की विशेषताएं:

  • पैटर्न मान्यता डेटा से सीखता है।

  • आंशिक रूप से दिखाई देने पर भी स्वचालित रूप से पैटर्न को पहचानें।

  • उन पैटर्न को पहचानने में सक्षम होना चाहिए जो परिचित हैं।

  • पैटर्न को विभिन्न कोणों और आकृतियों से पहचाना जाना चाहिए।

पैटर्न मान्यता में प्रशिक्षण और सीखना मॉडल

सबसे पहले डेटा को सेट करने के लिए विभाजित किया जाना चाहिए यानी प्रशिक्षण और परीक्षण सेट। डेटा से सीखना यह बता सकता है कि सिस्टम के पूर्वानुमान कैसे प्रदान किए गए डेटा पर निर्भर करते हैं और कौन सा एल्गोरिथ्म विशिष्ट डेटा के लिए अच्छी तरह से सूट करता है, यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण चरण है। जैसा कि डेटा को दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है हम एक एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग कर सकते हैं और परीक्षण डेटा का उपयोग मॉडल का परीक्षण करने के लिए किया जाता है, जैसा कि पहले ही कहा गया है कि डेटा विविध प्रशिक्षण होना चाहिए और परीक्षण डेटा अलग होना चाहिए।

इसलिए हम डेटा को दो सेटों में विभाजित करते हैं आम तौर पर हम डेटा को विभाजित करते हैं जिसमें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 70% डेटा का उपयोग किया जाता है, एल्गोरिदम प्रदान किए गए महत्वपूर्ण पैटर्न को निकालते हैंडेटा और एक मॉडल बनाता है। परीक्षण सेट में संपूर्ण डेटा का 30% होता है और फिर इसका उपयोग मॉडल के प्रदर्शन को सत्यापित करने के लिए किया जाता है यानी कि मॉडल परिणामों का अनुमान लगाने में कितना सही है।

पैटर्न मान्यता के अनुप्रयोग

  • कंप्यूटर दृष्टी : चित्रों में वस्तुओं को पैटर्न मान्यता की सहायता से पहचाना जा सकता है जो छवि या वीडियो से कुछ पैटर्न निकाल सकते हैं जिनका उपयोग चेहरे की पहचान, खेती तकनीक आदि में किया जा सकता है।

  • नागरिक प्रशासन: निगरानी और ट्रैफ़िक विश्लेषण प्रणाली वस्तुओं की पहचान करने के लिए जैसे कि कार।

  • अभियांत्रिकी: एलेक्सा, सिरी और गूगल नाउ जैसी प्रणालियों में भाषण मान्यता का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

  • भूगर्भशास्त्र: चट्टानों की पहचान, यह भूवैज्ञानिकों को चट्टानों का पता लगाने में मदद करता है।

  • वाक् पहचान: भाषण मान्यता में, शब्दों को एक पैटर्न के रूप में माना जाता है और भाषण मान्यता एल्गोरिथ्म में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

  • फिंगरप्रिंट स्कैनिंग: फिंगरप्रिंट पहचान में, संगठनों में उपस्थिति को ट्रैक करने के लिए एक व्यक्ति को पहचानने के लिए पैटर्न मान्यता का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

पैटर्न मान्यता के लाभ

  • डीएनए अनुक्रमों की व्याख्या की जा सकती है
  • चिकित्सा क्षेत्र और रोबोटिक्स में व्यापक रूप से लागू किया जाता है।
  • पैटर्न मान्यता का उपयोग करके वर्गीकरण समस्याओं को हल किया जा सकता है।
  • बॉयोमीट्रिक पहचान
  • किसी विशेष वस्तु को विभिन्न कोणों से पहचान सकते हैं।

मशीन लर्निंग और पैटर्न मान्यता के बीच अंतर

एमएल एक पहलू है जो स्पष्ट रूप से क्रमादेशित डेटा से सीखता है, जो प्रकृति में पुनरावृत्त हो सकता है और सटीक हो जाता है क्योंकि यह कार्य करता रहता है। एमएल पैटर्न पहचान का एक रूप है जो मूल रूप से पैटर्न को पहचानने और उन्हें व्यावहारिक समस्याओं पर लागू करने के लिए प्रशिक्षण मशीनों का विचार है। ML एक ऐसी विशेषता है जो डेटा से सीख सकती है और पुनरावृति बेहतर प्रदर्शन करने के लिए खुद को अपडेट करती रहती है लेकिन, पैटर्न मान्यता समस्याओं को नहीं सीखती है, लेकिन पैटर्न सीखने के लिए इसे कोडित किया जा सकता है। पैटर्न मान्यता को पैटर्न से प्राप्त सांख्यिकीय जानकारी के आधार पर डेटा वर्गीकरण के रूप में परिभाषित किया गया है।

क्या रिश्ता है जावा में

पैटर्न की मान्यता उस कार्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है जिसे मशीन लर्निंग हासिल करने की कोशिश कर रहा है। इसी तरह, जैसा कि मनुष्य पैटर्न को पहचानकर सीखते हैं। पैटर्न अलग-अलग होते हैंदृश्य पैटर्न, ध्वनि पैटर्न, सिग्नल, मौसम डेटा आदि। एमएल मॉडल को सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करके पैटर्न को समझने के लिए विकसित किया जा सकता है जो डेटा को और अधिक वर्गीकृत कर सकता है। परिणाम एक संभावित मूल्य हो सकता है या डेटा की घटना की संभावना पर निर्भर करता है।

सारांश

इस लेख में, हमने मशीन लर्निंग और पैटर्न मान्यता पर एक नज़र डाली, कि वे एक सटीक और कुशल मॉडल बनाने के लिए एक साथ कैसे काम करते हैं। हमने पैटर्न मान्यता की विभिन्न विशेषताओं का पता लगाया। इसके अलावा, डेटा को प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में कैसे विभाजित किया जाता है और इसका उपयोग एक कुशल मॉडल बनाने के लिए कैसे किया जा सकता है जो सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है। उनके आवेदन क्या हैं और वे एक-दूसरे से कैसे भिन्न हैं, इस पर संक्षेप में चर्चा की गई है।

एडुर्का की आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग जैसी तकनीकों में पारंगत बनाता है तथा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।

यदि आपके पास इस लेख से संबंधित कोई प्रश्न हैं, तो कृपया उन्हें अंदर छोड़ दें टिप्पणियाँ अनुभाग नीचे और हम जल्द से जल्द वापस आ जाएंगे।