Что такое распознавание образов и почему это важно?

Из-за появления больших данных и технологий машинного обучения стало доступно много данных, которые ранее были либо выведены, либо предположены. Эти данные, основанные на более надежных источниках, предоставили возможность использовать более сложные методы анализа данных для получения дополнительных преимуществ для бизнеса.

Другими словами, теперь, когда мы «узнали больше», мы перешли от цели получения самой информации к анализу и пониманию данных, которые уже поступали к нам.

Из всех инструментов, используемых в больших данных, распознавание образов находится в центре внимания. Он включает в себя ядро аналитики больших данных – он извлекает из данных информацию и раскрывает скрытые за ней значения.

Распознавание образов дает стратегическое преимущество для компании, которая делает ее способной к постоянному совершенствованию и развитию на постоянно меняющемся рынке.

Что такое распознавание образов?

Распознавание образов – это процесс выделения и сегментирования данных в соответствии с установленными критериями или общими элементами, который выполняется специальными алгоритмами.

Распознавание образов имеет дело с автоматическим обнаружением закономерностей в данных с помощью компьютерных алгоритмов и с использованием этих закономерностей для принятия действий, таких как классификация данных по различным категориям.

Другими словами, распознавание образов идентифицирует вещи по их характеристикам.

Сами данные могут быть чем угодно:

1. Текст.
2. Изображений.
3. Звуки.

Любая информация последовательного характера может обрабатываться с помощью алгоритмов распознавания образов, что делает последовательности понятными и делает возможным их практическое использование.

Модели распознавания образов

Существует три основных модели распознавания образов:

1. Статистическая модель.
2. Структурная модель.
3. Сопоставление с шаблоном.

Как работает распознавание образов?

Хотя большая часть операции распознавания образов является информативной, под ней многое происходит.

В целом, есть две основные части алгоритмов распознавания образов:

• Исследовательский – используется для распознавания общности данных.
• Описательный – используется для категоризации общностей определенным образом.

Комбинация этих двух элементов используется для извлечения информации из данных, включая использование в аналитике больших данных. Анализ общих факторов и их взаимосвязи раскрывает детали в предмете, которые могут иметь решающее значение в его понимании.

Сам процесс выглядит так:

1. Данные собираются из источников.
2. Данные анализируются.
3. Информация проверяется на наличие соответствующих признаков или общих элементов.
4. Эти элементы впоследствии сгруппированы в определенные сегменты.
5. Сегменты анализируются для понимания наборов данных.
6. Извлеченные идеи внедряются в бизнес-операции.

Применение технологии распознавания образов

1. Прогнозирование фондового рынка, исследование аудитории – аналитика данных.

Технология распознавания образов и аналитика данных взаимосвязаны до такой степени, что между ними существует путаница. Прекрасным примером этой проблемы является программное обеспечение для распознавания образов на фондовом рынке, которое на самом деле является аналитическим инструментом.

В контексте анализа данных распознавание образов используется для описания данных, демонстрации их отличительных особенностей (т. е. самих образов) и помещения их в более широкий контекст.

Давайте рассмотрим два основных варианта использования:

• Прогнозирование фондового рынка – распознавание паттернов используется для сравнительного анализа фондовых бирж и прогнозирования возможных результатов.
• Исследование аудитории – распознавание образов относится к анализу доступных пользовательских данных и их сегментированию по выбранным функциям. Google Analytics предоставляет эти функции.

2. Генерация, анализ и перевод текста, чат-боты – обработка естественного языка.

Обработка естественного языка – это область машинного обучения, ориентированная на компьютеры для понимания человеческого языка и формирования сообщений. Хотя это звучит как научная фантастика, на самом деле это не имеет отношения к существу общения (то есть чтению между строк) – оно имеет дело только с тем, что прямо выражено в сообщении.

Обработка естественного языка разбивает текст на части, находит связи и затем строит их вариант.

Обработка естественного языка используется в таких областях как:

• Анализ текста – для категоризации контента, обнаружения тем и моделирования.
• Обнаружение плагиата – разновидность анализа текста, ориентированная на сравнительное изучение текста с помощью веб-сканера.
• Обобщение текста и контекстное извлечение – поиск смысла текста.
• Генерация текста.
• Перевод текста – в дополнение к анализу текста и подстановке слов, механизм также использует комбинацию анализа контекста и настроения для более точного соответствия воссоздания сообщения на другом языке. Наиболее ярким примером является Google Translate.
• Коррекция и адаптация текста – в дополнение к исправлению ошибок, эта методика может использоваться для упрощения текста – от структуры до выбора слов.

3. Классификация документов и проверка подписи – оптическое распознавание символов.

Оптическое распознавание символов (также известное как OCR) относится к анализу и последующему преобразованию изображений, рассматриваемых как буквенно-цифровой текст, в машинно-закодированный текст.

Наиболее распространенным источником оптических символов являются отсканированные документы или фотографии, но их также можно использовать на компьютерных немаркированных изображениях. В любом случае алгоритм OCR применяет библиотеку шаблонов и сравнивает их с доступным входным документом. Эти совпадения затем оцениваются с помощью вспомогательного языкового корпуса и, таким образом, выполняют само «распознавание».

В основе OCR лежит комбинация распознавания образов и сравнительных алгоритмов, прикрепленных к справочной базе данных.

Наиболее распространенное использование OCR включает в себя:

• Текстовая транскрипция является самым основным процессом. Текст представлен в узнаваемых символах, распознается и транспонируется в цифровое пространство.
• Распознавание рукописного текста – это вариация текстовой транскрипции с более значительным акцентом на визуальный элемент. Однако на этот раз алгоритм OCR использует сравнительный механизм для обработки образца почерка.

4. Визуальный поиск, распознавание лиц – распознавание изображений.

Распознавание изображений – это разновидность распознавания текста, предназначенная для понимания того, что на картинке. В отличие от OCR, распознавание изображений позволяет распознавать то, что изображено на входных изображениях во время обработки изображений. По сути, вместо «распознавания» «описывается» изображение, чтобы оно было доступно для поиска и сопоставимо с другими изображениями.

Основные алгоритмы работы по распознаванию изображений представляют собой комбинацию неконтролируемого и контролируемого алгоритма машинного обучения.

Первый контролируемый алгоритм используется для обучения модели на помеченных наборах данных, т.е. на примерах изображения объектов. Затем неконтролируемый алгоритм используется для изучения входного изображения. После этого контролируемый алгоритм запускает и классифицирует шаблоны как относящиеся к конкретной категории объекта.

Существует два основных варианта использования распознавания изображений:

• Функции визуального поиска широко используются в поисковых системах и на рынках электронной коммерции. Он работает так же, как буквенно-цифровой поисковый запрос только с изображениями. В обоих случаях распознавание изображения является частью уравнения. Другая часть – это метаданные изображения, а также дополнительный текстовый ввод. Эта информация используется для повышения эффективности результатов и фильтрации выбора вариантов в соответствии с контекстом.
• Обнаружение лица широко используется в социальных сетях, таких как Facebook и Instagram. Та же самая технология используется правоохранительными органами, чтобы найти интересующего человека или преступников в бегах. Технический процесс обнаружения лица более сложен, чем простое распознавание объектов. Чтобы распознать внешность определенного человека, алгоритм должен иметь специализированный маркированный набор образцов. Однако из-за ограничений конфиденциальности эти функции обычно являются необязательными и требуют согласия пользователя.

5. Исследование аудитории, обслуживание клиентов – анализ настроений.

Анализ настроений – это подмножество распознавания образов, которое делает дополнительный шаг, чтобы определить его природу и значение. Другими словами, он пытается понять, что стоит за словами – настроение, мнение и, самое главное, намерение. Это один из наиболее сложных типов распознавания образов.

Анализ настроений для бизнес-решений может быть использован для изучения различных реакций взаимодействия с различными типами платформ. Для этого система использует неконтролируемое машинное обучение поверх базовой процедуры распознавания.

Предположения анализа настроений обычно основаны на надежных источниках, таких как словари, но могут также включать в себя более настраиваемые базы данных в зависимости от контекста операции.

Варианты использования для анализа настроений включают в себя:

• Исследование аудитории, оптимизация контента, платформы взаимоотношений с клиентами – используются для дальнейшего определения сегментов аудитории, их взаимодействия с контентом и анализа настроений относительно него.
• Сервисная поддержка – предоставляет помощь в определении характера запроса.
• Рекомендации – используется для прогнозирования содержания, представляющего интерес для конкретного пользователя. Предложение может быть дополнено запросами и прошлой историей использования сервиса.

Распознавание образов является ключом к дальнейшему развитию вычислительной техники. С его помощью аналитика больших данных может развиваться дальше, и мы все можем извлечь выгоду из алгоритмов машинного обучения, которые становятся все умнее.

Как вы можете видеть, распознавание образов может быть реализовано в любой отрасли, потому что там, где есть данные, есть сходство в данных. Поэтому целесообразно рассмотреть возможность внедрения этой технологии в ваши бизнес-операции, чтобы сделать их более эффективными.