شناسایی الگو Pattern Recognition چیست؟

زمان تخمینی مطالعه: 19 دقیقه

شناسایی الگو(Pattern Recognition) توانایی ماشین‌ها برای تشخیص الگو در داده‌ها و سپس استفاده از آن الگوها برای تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی با استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری است. این موضوع یک جزء حیاتی از سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن (AI) است. این مقاله یک نمای کلی از مهمترین تکنیک‎‌های مورد استفاده برای شناسایی الگوها و برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی را ارائه می‌دهد.

شناسایی الگو در داده‌ها

– تجزیه و تحلیل داده‌های ماشین محور

در سن 5 سالگی، اکثر کودکان می‌توانند ارقام و حروف را تشخیص دهند که این کاراکترها شامل کاراکترهای کوچک، کاراکترهای بزرگ، دست‌نویس‌ها و چاپ شده با ماشین است که همه به راحتی توسط خردسالان تشخیص داده می‌شوند. در بیشتر موارد، بهترین تشخیص‌دهنده‌های الگو، انسان‌ها هستند، اما ما نمی‌دانیم که انسان‌ها چگونه الگوها را تشخیص می‌دهند. رشد سریع حجم داده‌های تولید شده، تفسیر و فهم آن را برای انسان‌ها دشوار کرده و نیاز به ماشین‌ها برای شناسایی سریع و دقیق الگوها را اجتناب ناپذیر می‌کند. توانایی تشخیص خودکار الگوها و نظم‌ موجود در داده‌ها کاربردهای زیادی از نرم افزار تشخیص چهره گرفته تا تشخیص تومور دارد.

– شناسایی الگو چیست؟

شناسایی الگو داده‌های دریافتی را تجزیه و تحلیل کرده و سعی می‌کند الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کند. شناسایی نظم در داده‌ها می‌تواند برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی اطلاعات و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری استفاده شود. در حالی که هدف شناسایی الگوی اکتشافی شناسایی الگوهای داده به طور کلی است، تشخیص الگوی توصیفی با دسته‌بندی الگوهای شناسایی شده آغاز می‌شود. از این رو، تشخیص الگو با هر دوی این سناریوها سروکار دارد و روش‌های تشخیص الگوی مختلفی بسته به مورد استفاده و شکل داده‌ها اعمال می‌شود. در نتیجه، شناسایی الگو یک تکنیک نیست، بلکه مجموعه‌ای وسیع از دانش و تکنیک‌های اغلب مرتبط است. قابلیت Pattern Recognition اغلب پیش نیاز سیستم‌های هوشمند است. در قلب یک سیستم شناسایی الگو، الگوریتم‌های کامپیوتری قرار دارند که برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها طراحی شده‌اند. ورودی داده‌ها می‌تواند کلمات یا متون، تصاویر یا فایل‌های صوتی باشد. از این رو، تشخیص الگو در مقایسه با بینایی کامپیوتری که بر شناسایی تصویر تمرکز دارد، گسترده‌تر است. تشخیص خودکار و ماشینی، توصیف، طبقه‌بندی و گروه‌بندی الگوها مسائل مهمی در رشته‌های مختلف مهندسی و علمی از جمله زیست‌شناسی، روانشناسی، پزشکی، بازاریابی، بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی هستند.

– الگو چیست؟

در سال 1985، ساتوشی واتانابه یک الگو را “ماهیتی مخالف هرج و مرج و آشوب تعریف کرد که این موجودیت به طور مبهم تعریف شده است و می توان نامی داشته باشد”. به عبارت دیگر، یک الگو می‌تواند هر موجودیت مورد علاقه‌ای باشد که فرد باید آن را بشناسد و شناسایی کند: این مفهوم به اندازه‌ای مهم است که فرد بخواهد نام آن (هویت آن) را بداند.

بنابراین، الگوها شامل روندهایی مکرر در اشکال مختلف داده است. به عنوان مثال، یک الگو می‌تواند یک تصویر اثر انگشت، یک کلمه دست نوشته، یک چهره انسان یا یک سیگنال گفتاری باشد. یک الگو را می‌توان به صورت فیزیکی، به عنوان مثال، در تصاویر و ویدیوها مشاهده کرد، یا می‌توان آن را به صورت ریاضی با اعمال الگوریتم‌های آماری مشاهده کرد.

فناوری شناسایی الگو

با توجه الگو، تشخیص و طبقه‌بندی آن می‌تواند شامل یکی از دو کار زیر باشد:

• طبقه‌بندی نظارت شده(Supervised): الگوی ورودی را به عنوان عضوی از یک کلاس از پیش تعریف شده شناسایی می‌کند. (توصیفی)
• طبقه‌بندی بدون نظارت(Unsupervised): الگوی ورودی را به کلاسی که تاکنون تعریف نشده است، اختصاص می‌دهد. (اکتشافی)

مشکل تشخیص معمولاً به عنوان وظیفه طبقه‌بندی یا دسته‌بندی مطرح می‌شود. کلاس‌ها یا توسط سیستم طراحی شده تعریف می‌شوند (طبقه‌بندی نظارت شده) یا بر اساس شباهت الگوها (در طبقه‌بندی بدون نظارت) یاد گرفته می‌شوند. تشخیص الگو به طور مداوم در حال تکامل است، که توسط کاربردهای نوظهور هدایت می‌شود که نه تنها چالش برانگیز هستند، بلکه از نظر محاسباتی نیز فشرده‌تر هستند.

– هدف از شناسایی الگو چیست؟

هدف از شناسایی الگو بر این ایده استوار است که فرآیند تصمیم‌گیری یک انسان تا حدودی با شناخت الگوها مرتبط است. به عنوان مثال، حرکت بعدی در یک بازی شطرنج بر اساس الگوی فعلی مهره‌ها است و خرید یا فروش سهام توسط یک الگوی پیچیده از اطلاعات مالی تعیین می‌شود. بنابراین، هدف از شناسایی الگو، شفاف‌سازی این مکانیسم‌های پیچیده فرآیندهای تصمیم‌گیری و خودکارسازی این توابع الکترونیکی با استفاده از رایانه است.

– تعریف شناسایی الگو

شناسایی الگو به عنوان مطالعه در مورد اینکه چگونه ماشین‌ها می‌توانند محیط را مشاهده کنند، یاد بگیرند که الگوهای مختلف مورد علاقه را از پیشینه خود تشخیص دهند و تصمیمات منطقی در مورد دسته‌بندی الگوها بگیرند، تعریف می‌شود. در طی تشخیص، اشیاء داده شده به یک دسته خاص اختصاص داده می‌شوند. از آنجایی که این یک زمینه دائماً در حال تکامل و گسترده است، تعاریف متعددی از تشخیص الگو وجود دارد، زیرا این یک زمینه دائماً در حال تکامل و گسترده است. یک تعریف اولیه از Pattern Recognition آن را به عنوان “طبقه‌بندی داده‌های ورودی از طریق استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های با نویز بالا تعریف می‌کند (1978، توماس گونزالس)”. تعریف دیگری تشخیص الگو را اینگونه توصیف می‌کند: “یک رشته علمی که هدف آن طبقه‌بندی اشیاء به دسته‌ها یا طبقات زیادی است”.

شناسایی الگو نیز بخشی جدایی ناپذیر از اکثر سیستم‌های هوش ماشینی است که برای تصمیم‌گیری ساخته شده‌اند» (2003، سرجیو تئودوریدیس). به طور کلی، تشخیص الگو را می‌توان به عنوان کاهش اطلاعات، نگاشت اطلاعات یا فرآیند برچسب‌گذاری اطلاعات توصیف کرد. در علوم کامپیوتر، شناسایی الگو به فرآیند تطبیق اطلاعات ذخیره شده در پایگاه داده با داده‌های دریافتی بر اساس ویژگی‌های آنها اشاره دارد.

– شناسایی الگو و هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی (AI) به شبیه‌سازی هوش انسانی اشاره دارد که در آن ماشین‌ها طوری برنامه‌ریزی می‌شوند که مانند انسان‌ها فکر کنند و اعمال آن‌ها را تقلید کنند. مهم‌تر از همه، هدف زمینه‌های هوش مصنوعی این است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده تشخیص انسان، مانند تشخیص چهره یا اشیاء را حل کند. بر این اساس، تشخیص الگو را می‌توان شاخه‌ای از هوش مصنوعی دانست.

– شناسایی الگو و یادگیری ماشین

امروزه در عصر هوش مصنوعی، معمولاً از شناسایی الگو و یادگیری ماشین برای ایجاد مدل‌های ML استفاده می‌شود که می‌توانند به سرعت و با دقت الگوهای منحصربه‌فرد را در داده‌ها شناسایی و پیدا کنند. تشخیص الگو برای بسیاری از برنامه‌ها، به ویژه در تجزیه و تحلیل داده‌های آماری و تجزیه و تحلیل تصویر مفید است. بیشتر موارد استفاده مدرن از شناسایی الگو بر اساس فناوری هوش مصنوعی است. کاربرد‌های محبوب این تکنولوژی عبارتند از: تشخیص گفتار، تشخیص الگوی متن، تشخیص چهره، تشخیص حرکت، تشخیص برای تجزیه و تحلیل یادگیری عمیق ویدیویی، و شناسایی تصویر پزشکی در مراقبت‌های بهداشتی است.

شناسایی الگو چگونه کار می‌کند؟

به صورت کلی، دو رویکرد اصلی برای Pattern Recognition وجود دارد:

• تشخیص الگوی آماری (یا تئوری تصمیم‌گیری)
• تشخیص الگوی نحوی (یا ساختاری).

سومین رویکرد اصلی مبتنی بر فناوری شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) است.

• تشخیص الگوی عصبی

هیچ فناوری واحدی همیشه راه حل بهینه برای یک مشکل شناسایی الگوی معین نیست. هر سه روش یا ترکیبی آنها اغلب برای حل یک مشکل شناسایی الگو در نظر گرفته می‌شوند. در ادامه، به برجسته‌ترین روش‌های مورد استفاده برای یافتن الگوها در داده‌ها خواهیم پرداخت.

– شناسایی الگوی آماری(Statistical)

به تشخیص الگوی آماری StatPR نیز گفته می‌شود. در میان رویکردهای سنتی شناسایی الگو، رویکرد آماری بسیار قبل از رایج شدن روش‌های شبکه‌های عصبی، به شدت مورد مطالعه و استفاده قرار گرفته است. در شناسایی الگوی آماری، الگو بر اساس ویژگی‌های آن گروه‌بندی می‌شود و تعداد ویژگی‌ها تعیین می‌کند که چگونه الگو به عنوان یک نقطه در فضای d بعدی دیده می‌شود. این ویژگی‌ها به گونه‌ای انتخاب می‌شوند که الگوهای مختلف بدون همپوشانی فضا را اشغال کنند. روش کار به گونه‌ای است که ویژگی‌های انتخاب شده به ایجاد خوشه‌ها کمک می‌کند. ماشین همانطور که انتظار می‌رود یاد می‌گیرد و سازگار می‌شود، سپس از الگوها برای پردازش و آموزش بیشتر استفاده می‌کند. هدف StatPR انتخاب ویژگی‌هایی است که به بردارهای الگو اجازه می‌دهند در یک فضای ویژگی d بعدی به دسته‌های مختلف تعلق داشته باشند.

– شناسایی الگوی نحوی(Syntactic)

شناسایی الگوی نحوی که با عنوان SyntPR نیز شناخته می‌شود، برای مشکلات تشخیص شامل الگوهای پیچیده‌ای استفاده می‌شود که می‌توان با اتخاذ یک دیدگاه سلسله مراتبی به آنها پرداخت. بر این اساس، رویکرد الگوی نحوی بر زیرالگوهای ابتدایی (مانند حروف الفبا) تکیه دارد. این الگو بسته به نحوه تعامل اولیه‌ها با یکدیگر توصیف می‌شود. نمونه‌ای از این تعامل نحوه جمع‌آوری آنها در کلمات و جملات است. نمونه‌های آموزشی داده شده چگونگی توسعه قواعد گرامری و چگونگی “خواندن” جملات را نشان می‌دهند. علاوه بر طبقه‌بندی، شناسایی الگوی ساختاری همچنین توصیفی از نحوه ساخت الگوی داده شده از زیر الگوهای اولیه ارائه می‌دهد. از این رو، این رویکرد در نمونه‌هایی استفاده شده است که در آن الگوها ساختار مشخصی دارند که می‌توان آن‌ها را بر حسب یک مجموعه قانون ثبت کرد، مانند شکل‌های موج EKG یا تصاویر بافت‌دار. رویکرد نحوی ممکن است منجر به انفجار ترکیبی احتمالات مورد بررسی شود، که نیازمند مجموعه‌های آموزشی بزرگ و تلاش‌های محاسباتی بسیار بزرگ است.

– تطبیق الگو(Template-matching)

تطبیق الگو یکی از ساده‌ترین و ابتدایی‌ترین رویکردها برای Pattern Recognition است. Matching یک عملیات عمومی است که برای تعیین شباهت بین دو موجودیت از یک نوع استفاده می‌شود. بنابراین، مدل‌های تطبیق الگو سعی می‌کنند شباهت‌های یک نمونه را بر اساس یک الگوی مرجع کشف کنند. از این رو، تکنیک تطبیق الگو معمولاً در پردازش تصویر دیجیتال برای تشخیص بخش‌های کوچکی از یک تصویر که با یک تصویر الگو مطابقت دارند، استفاده می‌شود. نمونه‌های معمولی در دنیای واقعی عبارتند از پردازش تصویر پزشکی، کنترل کیفیت در تولید، ناوبری ربات یا تشخیص چهره است.

– شناسایی الگو در پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک رشته مطالعاتی است که به درک محاسباتی زبان انسان می‌پردازد. NLP به ویژه با شناسایی الگوها در متن، به منظور تسهیل کارهایی مانند ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات و طبقه‌بندی متن، سروکار دارد. در سال‌های اخیر، NLP به دلیل در دسترس بودن روزافزون داده‌ها و پیشرفت در یادگیری ماشین، پیشرفت‌های زیادی داشته است. به عنوان مثال، Google Translate اکنون از یک رویکرد شبکه عصبی به نام “Google Neural Machine Translation” استفاده می‌کند که در ترجمه متون به دقت بسیار بالاتری نسبت به روش‌های قبلی دست می‌یابد.

– شناسایی الگوی شبکه عصبی

شناسایی الگوی در هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی در حال حاضر محبوب‌ترین روش برای تشخیص الگو است. شبکه‌های عصبی بر اساس زیر واحدهای موازی به نام نورون‌ها که تصمیم‌گیری انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند، بنا شده‌اند. آنها را می‌توان به عنوان سیستم‌های محاسباتی موازی انبوه متشکل از تعداد زیادی پردازنده ساده با بسیاری از اتصالات (نرون‌ها) مشاهده کرد. محبوب‌ترین و موفق‌ترین شکل یادگیری ماشین با استفاده از شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق است که از شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق (CNN) برای حل وظایف طبقه‌بندی استفاده می‌کند. امروزه، تشخیص الگوی شبکه عصبی نسبت به روش‌های دیگر برتری دارد، زیرا می‌تواند وزن‌ها را به طور مکرر در الگوهای تکرار تغییر دهد. در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق موفق‌ترین روش برای حل وظایف تشخیص است.

– شناسایی الگوی ترکیبی

پس از بررسی تمام تکنیک‌های شناسایی الگو، واضح است که هیچ الگوریتمی برای هر کاربردی کارآمدترین الگوریتم نیست. بنابراین، ترکیبی از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین و تشخیص الگو منجر به بهترین نتایج می‌شود یا اینکه اجرای تشخیص‌ دهنده‌های الگوی کارآمد و بهینه را امکان‌پذیر می‌سازد. در نتیجه، بسیاری از پروژه‌های شناسایی الگو بر اساس مدل‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد تشخیص‌دهنده الگو برای موارد استفاده خاص، بسته به نوع و در دسترس بودن داده‌ها هستند. برای مثال، روش‌های یادگیری عمیق به نتایج برجسته‌ای دست می‌یابند، اما از نظر محاسباتی فشرده هستند، در حالی که روش‌های ریاضی «سبک‌تر» بوده و معمولاً کارآمدتر هستند. همچنین، استفاده از روش‌هایی برای پیش پردازش داده‌ها قبل از استفاده از مدل‌های تشخیص الگوی هوش مصنوعی رایج است. استفاده از مدل هیبریدی عملکرد کل برنامه یا سیستم تشخیص را افزایش می‌دهد.

فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها

طراحی سیستم‌های شناسایی الگو اساساً شامل (1) جمع آوری و پیش پردازش داده‌ها، (2) نمایش داده‌ها و (3) تصمیم‌گیری است. خود فرآیند تشخیص الگو را می‌توان به صورت زیر سازماندهی کرد:

1. جمع آوری داده‌های دیجیتال
2. پاک کردن داده‌ها از نویز
3. بررسی اطلاعات برای ویژگی‌های مهم یا عناصر آشنا
4. گروه‌بندی عناصر به بخش‌ها
5. تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها برای بینش‌ها
6. پیاده‌سازی بینش‌های استخراج شده

اجزای یک سیستم شناسایی الگو

چندین مؤلفه برای یک سیستم Pattern Recognition وجود دارد، از جمله اکتساب داده، استخراج ویژگی، طبقه‌بندی و پس پردازش.

• اکتساب داده Data acquisition: این فرآیند شامل جمع آوری داد‌‌ه‌های ورودی یا سیگنال خام است که تجزیه و تحلیل می‌شود.
• استخراج ویژگی: شامل شناسایی مرتبط‌ترین ویژگی‌ها یا الگوهای موجود در آن داده است.
• طبقه‌بندی: فرآیند تخصیص برچسب به داده‌ها بر اساس الگوها یا ویژگی‌هایی است که شناسایی شده‌اند.
• پس پردازش: شامل پالایش خروجی طبقه‌بندی برای بهبود دقت و کاهش خطاها است.

– اصول طراحی سیستم‌های شناسایی الگو

هنگام طراحی یک سیستم تشخیص الگو، اصول مختلفی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود: یک اصل مهم استفاده از یک طراحی ماژولار است که امکان یکپارچه‌سازی آسان اجزا و الگوریتم‌های مختلف را فراهم می‌کند. این موضوع بسیار مهمی است زیرا زمان منسوخ شدن روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و AI امروزه احتمالاً حدود تنها 12 ماه است. به عنوان مثال، در شناسایی اشیاء، دقت و کارایی الگوریتم‌ها هر سال به شدت افزایش می‌یابد. ماژولار بودن امکان تعویض اجزا و آزمایش الگوریتم‌های جدید را برای بهبود عملکرد سیستم در طول زمان فراهم می‌کند.

علاوه بر این، انتخاب تکنیک یادگیری مناسب بسته به کار و داده‌ها مهم است. محبوب‌ترین تکنیک‌های یادگیری، یادگیری تحت نظارت، نیمه نظارت شده و بدون نظارت است. به عنوان مثال، در بینایی کامپیوتر، یادگیری تحت نظارت اعمال می‌شود که شامل آموزش سیستم بر روی مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده است. این به یک سیستم تشخیص الگو اجازه می‌دهد تا نحوه تشخیص الگوها و پیش‌بینی‌های دقیق را بر اساس آن داده‌ها بیاموزد.

پروژه‌ها و مثال‌های شناسایی الگو

• شناسایی تصویر: یکی از کاربردهای رایج شناسایی الگو، شناسایی تصویر است. در این حالت، یک سیستم بینایی کامپیوتری برای تشخیص الگوهای خاص در تصاویر آموزش داده می‌شود و سپس می‌تواند تصاویری را که حاوی آن الگوها هستند شناسایی کند. این می‌تواند برای کارهایی مانند شناسایی چهره‌ها در عکس‌ها، تشخیص و طبقه‌بندی اشیاء، شناسایی نشانه‌ها، و تشخیص وضعیت بدن یا نقاط کلیدی استفاده شود.
• شناسایی ویدیو: تشخیص ویدیو زیرمجموعه‌ای از شناسایی تصویر است که به شناسایی اشیاء، رویدادها یا فعالیت‌ها در ویدیوها می‌پردازد. در تجزیه و تحلیل ویدیویی، این می‌تواند برای کارهایی مانند شناسایی افراد، تشخیص نفوذ، تشخیص حرکت، تشخیص اشیاء بلادرنگ و ردیابی اشیا استفاده شود.
• پیش‌بینی بازار سهام: استفاده از شناسایی الگو برای برنامه‌های پیش‌بینی بازار سهام یک کار کلاسیک و در عین حال چالش برانگیز با هدف تخمین ارزش آتی سهام شرکت یا سایر دارایی‌های معامله‌شده است. هم روش‌های یادگیری خطی و هم روش‌های یادگیری ماشینی برای دهه‌ها مورد مطالعه قرار گرفته‌اند. اخیراً مدل‌های یادگیری عمیق معرفی شده‌اند و به سرعت در حال افزایش محبوبیت هستند.
• تشخیص کاراکتر نوری: تشخیص کاراکتر نوری (OCR) فرآیند طبقه‌بندی الگوهای نوری موجود در یک تصویر دیجیتال است. تشخیص کاراکتر از طریق تقسیم‌بندی تصویر، استخراج ویژگی و طبقه‌بندی به دست می‌آید.
• تشخیص الگوی متن: Pattern Recognition مبتنی بر یادگیری ماشین برای تولید، تجزیه و تحلیل و ترجمه متن استفاده می‌شود. از این رو، الگوها برای درک زبان انسان و تولید پیام‌های متنی استفاده می‌شوند. بر این اساس، تشخیص متن روی کلمات برای طبقه‌بندی اسناد و شناسایی متن‌های حساس به طور خودکار استفاده می‌شود. بنابراین، تشخیص الگوی متن در صنایع مالی و بیمه برای کشف تقلب استفاده می‌شود.
• تشخیص دست خط: تشخیص دست خط برای مقایسه الگوها در متن دست نوشته یا امضا برای شناسایی الگوها استفاده می‌شود. برنامه‌های کاربردی مختلفی در تشخیص کامپیوتری کلمات دست‌نویس با ورودی قلم دخیل هستند. با این حال، تشخیص و مشاهده کلمات دست‌نویس یک زمینه چالش برانگیز است زیرا متن دست نویس شامل اشکال نامنظم و پیچیده است.
• تشخیص چهره و جستجوی بصری: الگوریتم‌های شناسایی تصویر با هدف شناسایی الگوها در تصاویر بصری برای تشخیص اشیاء خاص است(شناسایی اشیاء). یک کار معمولی برای شناسایی تصویر، طبقه‌بندی تصویر است که از شبکه‌های عصبی برای برچسب‌گذاری یک تصویر یا بخش تصویر بر اساس آنچه به تصویر کشیده شده است، استفاده می‌کند. این اساس جستجوی بصری است، جایی که کاربران می‌توانند به راحتی تصاویر برچسب‌گذاری شده را جستجو و مقایسه کنند.
• تشخیص صدا یا گوینده: سیستم‌های تشخیص صدا، ماشین‌ها را قادر می‌سازد دستورات صوتی را دریافت و تفسیر کنند یا می‌توانند دستورات گفتاری را انجام دهند و بر اساس آن تعامل داشته باشند. تشخیص گفتار مبتنی بر یادگیری ماشینی برای شناسایی الگو است که تشخیص و ترجمه زبان گفتاری را ممکن می‌سازد.
• سیستم‌های تشخیص احساسات: یادگیری ماشینی در شناسایی الگو بر روی تصاویر یا فیلم‌های ویدیویی برای تجزیه و تحلیل و تشخیص احساسات انسانی مخاطبان اعمال می‌شود. هدف نشان دادن روحیه، نظر و قصد مخاطب یا مشتریان است. از این رو، یادگیری عمیق برای تشخیص الگوهای خاصی از حالات چهره و حرکات افراد استفاده می‌شود.

مزایای شناسایی الگو

روش‌های تشخیص الگو، بسته به کاربرد، مزایای مختلفی را ارائه می‌دهند. به طور کلی، یافتن الگوها در داده‌ها به تحلیل و پیش‌بینی روندهای آینده یا توسعه سیستم‌های هشدار اولیه بر اساس شاخص‌های الگوی خاص کمک می‌کند. مزایای دیگر آن عبارتند از:

• شناسایی: الگوهای شناسایی شده به شناسایی اشیاء در زوایای و فواصل مختلف (مثلاً در یادگیری عمیق مبتنی بر ویدیو) یا شناسایی رویدادهای خطرناک کمک می‌کنند. Pattern Recognition برای شناسایی افراد در یادگیری عمیق ویدیویی با استفاده از تشخیص چهره یا تجزیه و تحلیل حرکت استفاده می‌شود. اخیراً سیستم‌های هوش مصنوعی جدید می‌توانند افراد را از طرز راه رفتنشان با اندازه‌گیری الگوی راه رفتن شناسایی کنند.
• اکتشاف: الگوریتم‌های شناسایی الگو به شما امکان می‌دهند «به‌طور کامل فکر کنید» و مواردی را که انسان‌ها نمی‌بینند یا متوجه آن‌ها نمی‌شوند شناسایی کنید. الگوهای الگوریتمی می‌توانند حرکات بسیار ظریف در داده‌ها یا همبستگی بین فاکتورها را در حجم عظیمی از داده‌ها تشخیص دهند. این موضوع برای موارد استفاده پزشکی بسیار مهم است. به عنوان مثال، مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص تومورهای مغزی با دریافت و پردازش تصاویر تصویربرداری رزونانس مغناطیسی(MRI) استفاده می‌شود. در امنیت اطلاعات و فناوری اطلاعات، یک مثال رایج برای تشخیص الگو، استفاده از تطبیق الگو با یک سیستم تشخیص نفوذ (IDS) برای نظارت بر شبکه‌ها یا سیستم‌های رایانه‌ای برای فعالیت‌های مخرب یا نقض خط‌مشی است.
• پیش‌بینی: پیش‌بینی داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌ها در مورد تحولات آتی نقش مهمی در بسیاری از پروژه‌های شناسایی الگو دارد، به عنوان مثال، در بازارهای معاملاتی برای پیش‌بینی قیمت سهام و سایر فرصت‌های سرمایه‌گذاری یا شناسایی روندها برای اهداف بازاریابی.
• تصمیم‌گیری: روش‌های مدرن یادگیری ماشینی اطلاعات با کیفیتی را بر اساس الگوهای شناسایی شده در زمان واقعی ارائه می‌دهند. این موضوع باعث ایجاد فرآیندهای تصمیم‌گیری بر اساس بینش‌های قابل اعتماد و مبتنی بر داده می‌شود. یک عامل حیاتی سرعت سیستم‌های تشخیص الگوی مدرن و هوش مصنوعی است که از روش‌های مرسوم بهتر عمل می‌کند و کاربردهای جدید را فعال می‌کند. به عنوان مثال، تشخیص الگوی پزشکی، برای شناسایی پارامترهای خطر در داده‌ها، ارائه سریع اطلاعات حیاتی به پزشکان استفاده می‌شود.
• تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ: با شبکه‌های عصبی، تشخیص الگوها در مقادیر بسیار زیاد داده ممکن می‌گردد. این امکان استفاده از مواردی را فراهم کرد که با روش‌های آماری سنتی امکان‌پذیر نبود. شناسایی الگو در زمینه پزشکی حیاتی است، به ویژه برای تجزیه و تحلیل پزشکی قانونی و توالی‌یابی DNA. به عنوان مثال، از آن برای تولید واکسن‌هایی برای مبارزه با کروناویروس COVID-19 استفاده شده است.

نتیجه گیری

الگوریتم‌های شناسایی الگو یا Pattern Recognition را می‌توان برای انواع مختلف داده‌های دیجیتال از جمله تصاویر، متون یا ویدیوها اعمال کرد. یافتن الگوها طبقه‌بندی نتایج را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه را ممکن سازد. تشخیص الگو می‌تواند برای خودکارسازی کامل و حل مسائل تحلیلی پیچیده استفاده شود.