机器学习和模式识别之间有什么区别?

简介

用非常简单的语言来说,模式识别是一种问题,而机器学习是一种解决方案。模式识别与人工智能和机器学习密切相关。模式识别是机器学习的工程应用。机器学习处理可以从数据中学习的系统的构建和研究,而不是仅遵循明确编程的指令,而模式识别是对数据中模式和规律性的识别。

1. 机器学习

机器学习的目标绝不是做出“完美”的猜测,因为机器学习涉及的领域根本不存在这样的东西。我们的目标是做出足够好的猜测。机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。机器学习是一个使用算法从数据中学习并做出预测的领域。然后,一个机器学习算法采用这些例子并产生一个程序来完成这项工作。机器学习很大程度上建立在统计数据上。例如,当我们训练机器学习时,我们必须给它一个统计上有意义的随机样本作为训练数据。如果训练集不是随机的,我们就面临着机器学习模式不存在的风险。

2. 模式识别

模式识别是利用机器学习算法进行模式识别的过程。模式识别可以定义为基于已经获得的知识或从模式及其表示中提取的统计信息对数据进行分类。模式识别是一种检测特定系统或数据集信息的特征或数据排列的能力。数据科学工作中的预测分析可以使用模式识别算法来隔离未来时间序列数据的统计上可能的运动。的技术背景下,模式可能会重复序列数据随着时间的推移,可以用来预测趋势,特殊配置的特征图像识别对象,频繁的单词和短语组合的自然语言处理(NLP),或特定的集群网络上的行为,表明攻击——在几乎无休止的其他可能性。其中,模式识别是机器学习的一个分支,它强调对给定场景中的数据模式或数据规则的识别。模式识别涉及模式的分类和聚类。

3. 模式识别的特点:

模式识别完全依赖于数据,并从数据本身得出任何结果或模型

模式识别系统应快速,准确地识别熟悉的模式

快速识别和分类不熟悉的物体

从不同角度准确识别形状和物体

即使部分隐藏也能识别出图案和对象

轻松,自动地快速识别模式

模式识别始终从数据中学习

4. 模式识别中的训练与学习模型

培训是学习模式识别的基础。学习是一种现象,系统可以通过这种现象对系统进行训练,使其适应于以准确的方式给出结果。学习是最重要的阶段,因为系统对提供给系统的数据的性能如何取决于数据上使用的算法。

该模型需要经历两个阶段,数据集分为两类,一类用于训练模型并称为训练集,另一类用于训练后对模型进行测试,称为测试集。


4.1 训练集

训练集用于构建模型。它由用于训练系统的一组图像组成。使用的训练规则和算法提供了有关如何将输入数据与输出决策相关联的相关信息。通过将这些算法应用于数据集对系统进行训练,从数据中提取所有相关信息,并获得结果。通常,将数据集数据的80-85%用于训练数据。

4.2 测试集

测试数据用于测试系统。这是一组数据,用于验证系统是否经过训练后是否产生正确的输出。通常,数据集的数据的20%用于测试。测试数据用于测量系统的准确性。

5. 模式识别的应用

计算机视觉:模式识别用于从给定的图像/视频样本中提取有意义的特征,并用于计算机视觉中的各种应用,例如生物和生物医学成像。

图像处理,分割和分析:模式识别用于为图像处理所需的机器提供人类识别智能。

模式识别在恐怖分子检测、信用欺诈检测、信用应用等方面得到了广泛的应用。

指纹识别:指纹识别技术是生物识别市场中的主导技术。已经使用许多识别方法来执行指纹匹配,其中广泛使用了模式识别方法。

地震分析:模式识别方法用于发现,成像和解释地震阵列记录中的时间模式。统计模式识别已在不同类型的地震分析模型中实现和使用。

雷达信号分析:模式识别和信号处理方法被用于雷达信号分类的各种应用中,例如AP地雷检测和识别。

语音识别:使用模式识别范例已获得语音识别的最大成功。它用于各种语音识别算法中,这些算法试图避免使用描述的音素级别的问题,并将较大的单位(如单词)视为模式。

6. 模式识别的优势

模式识别可以解释DNA序列

模式识别已广泛应用于天文学,医学,机器人技术和卫星遥感

模式识别解决分类问题

模式识别解决了伪造生物特征检测的问题

对于视障人士的布料图案识别很有用

我们可以从不同角度识别特定物体

模式识别有助于法医实验室

机器学习与模式识别之间的区别

7. 学习和模式识别之间的差异:


来源: 新机器视觉,部分内容来源于网络,仅供读者学习、交流之目的。

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