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Mustererkennung algorithmus

30 Jul 2020, by prizm in Uncategorized

Alle Informationen über die sequentielle Natur können durch Mustererkennungsalgorithmen verarbeitet werden, wodurch die Sequenzen verständlich werden und ihre praktische Anwendung ermöglicht wird. Der Sound ist eine ebenso wichtige Informationsquelle wie jede andere. Mit der rasanten Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen wurde es möglich, sie bei der Bereitstellung grundlegender Dienstleistungen zu nutzen. Lernen ist ein Phänomen, durch das ein System trainiert wird und anpassungsfähig wird, um ergebnisserichtig zu erzielen. Lernen ist die wichtigste Phase, da die Leistung des Systems bei den dem System bereitgestellten Daten davon abhängt, welche Algorithmen für die Daten verwendet werden. Der gesamte Datensatz ist in zwei Kategorien unterteilt, eine, die beim Training des Modells verwendet wird, d. h. Training Set und die andere, die beim Testen des Modells nach dem Training verwendet wird, d. h. Testsatz.

Viele gängige Mustererkennungsalgorithmen sind probabilistisch, da sie statistische Schlussfolgerungen verwenden, um die beste Bezeichnung für eine bestimmte Instanz zu finden. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen, die einfach eine “beste” Bezeichnung ausgeben, geben oft auch probabilistische Algorithmen eine Wahrscheinlichkeit aus, dass die Instanz durch die angegebene Bezeichnung beschrieben wird. Darüber hinaus geben viele probabilistische Algorithmen eine Liste der N-besten Labels mit zugehörigen Wahrscheinlichkeiten für einen bestimmten Wert von N aus, anstatt einfach nur ein einziges bestes Label. Wenn die Anzahl der möglichen Etiketten relativ gering ist (z. B. bei der Klassifizierung), kann N so eingestellt werden, dass die Wahrscheinlichkeit aller möglichen Etiketten ausgegeben wird. Probabilistische Algorithmen haben gegenüber nicht-probabilistischen Algorithmen viele Vorteile: Im Kontext der Datenanalyse wird die Mustererkennung verwendet, um Daten zu beschreiben, ihre unterschiedlichen Merkmale (d.h. die Muster selbst) zu zeigen und in einen breiteren Kontext zu stellen. (Lesen Sie mehr darüber in unserem Artikel über Data Analytics.) Eine Computer-Vision-Technologie, die durch maschinelles Lernen und Mustererkennung trainiert wird, erkennt und klassifiziert weiße Blutkörperchen und Gewebe automatisch als gesund oder krank. Um die Ergebnisse zu überprüfen, wurde ein zusätzlicher SVM-Klassifier erstellt, der mithilfe einer Reihe von Statistiken subzellulärer Strukturen trainiert wurde. Laut den Forschungsautoren hat “diese etikettenfreie, nicht-zytotoxische Zellklassifizierung basierend auf der subzellulären Struktur von QPM-Bildern das Potenzial, als automatisierte Diagnose einzelner Zellen zu dienen.” Die Mustererkennung ist der Prozess der Erkennung von Mustern mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen.

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