ది అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలు యంత్ర అభ్యాసం మరియు పెద్ద డేటా వంటివి. ప్రస్తుతం, విభిన్న డేటా అందుబాటులోకి వచ్చింది, అది పరిగణించబడదు. వ్యాపారం యొక్క ప్రయోజనాలను పెంచడానికి డేటా యొక్క విశ్లేషణ కోసం మరింత కష్టమైన పద్ధతులను ఉపయోగించుకోవడానికి ఈ డేటా అదనపు సంభావ్య వనరులలో పరిష్కరించబడుతుంది. సరళి గుర్తింపు కార్పొరేషన్‌కు ప్రణాళికాబద్ధమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ఎప్పటికప్పుడు మారుతున్న మార్కెట్‌లో నాన్‌స్టాప్ అభివృద్ధిని సాధిస్తుంది. డిజిటల్ ప్రపంచంలో, నమూనా ప్రతిదీ తప్ప మరొకటి కాదు, ఇది అల్గోరిథంలను వర్తింపజేయడం ద్వారా గణితశాస్త్రపరంగా భౌతికంగా కూడా చూడవచ్చు. ఉదాహరణకు, వస్త్రాలపై వేర్వేరు రంగులు, మాటల సరళి మొదలైనవి కంప్యూటర్ సైన్స్ వెక్టర్ లక్షణాల సూత్రాల సహాయంతో సూచించవచ్చు.
సరళి గుర్తింపు అంటే ఏమిటి?
ది నమూనా గుర్తింపు నిర్వచనం డేటా వేరుచేయడం మరియు సాధారణ అంశాల ఆధారంగా విభజించడం యొక్క విధానం, లేకపోతే నిర్దిష్ట అల్గోరిథంల ద్వారా సాధించగల ప్రమాణాలను సెట్ చేస్తుంది. యంత్ర అభ్యాస సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ముఖ్యమైన అంశాలలో ఈ గుర్తింపు ఒకటి.
క్రిస్టోఫర్ బిషప్ యొక్క ప్రదర్శన పని యొక్క భావనలను వివరిస్తుంది నమూనా గుర్తింపు మరియు యంత్ర అభ్యాసం , ఇక్కడ ఈ గుర్తింపు వ్యవహరిస్తుంది ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ కంప్యూటర్ అల్గోరిథంల ద్వారా సమాచారంలో క్రమబద్ధతలు మరియు ఈ క్రమబద్ధతలను ఉపయోగించడం ద్వారా డేటా వర్గీకరణ వంటి చర్యలను వివిధ వర్గాలుగా తీసుకోవచ్చు.
ఈ గుర్తింపును ఉపయోగించడం ద్వారా, వాటి లక్షణాల ఆధారంగా విషయాలు గుర్తించబడతాయి. ఈ నమూనా డేటా కథలను ఎబ్బ్స్, స్పైక్‌లు, ఫ్లాట్ లైన్లు మరియు ప్రవాహాల అంతటా చెబుతుంది. ఇక్కడ డేటా టెక్స్ట్, ఇమేజ్, సౌండ్, సెంటిమెంట్ మొదలైనవి కావచ్చు. ఈ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించడం ద్వారా, సీక్వెన్షియల్ ప్రకృతి యొక్క ఏదైనా డేటాను సిరీస్ అర్థమయ్యేలా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
నమూనా-గుర్తింపు
ఈ గుర్తింపు యొక్క ఉదాహరణలలో ప్రధానంగా స్పీకర్ గుర్తింపు, మాటలు గుర్తుపట్టుట , ఆటోమేటిక్ మెడికల్ డయాగ్నసిస్, మరియు MDR (మల్టీమీడియా డాక్యుమెంట్ రికగ్నిషన్).
నమూనా-గుర్తింపు యొక్క లక్షణాలు నిరంతర, వివిక్త బైనరీ వేరియబుల్స్‌గా సూచించబడతాయి. ఇది ఒకటి (లేదా) ఎక్కువ కొలతల యొక్క అర్ధాన్ని నిర్వచించవచ్చు, తద్వారా ఇది విషయం యొక్క కొన్ని ముఖ్యమైన లక్షణాలను లెక్కిస్తుంది. దీని యొక్క లక్షణాలు ప్రధానంగా ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటాయి.
- ఈ వ్యవస్థ తెలిసిన నమూనాను వేగంగా & ఖచ్చితమైనదిగా గుర్తించాలి
- తెలియని వస్తువులను గుర్తించండి మరియు వర్గీకరించండి
- వివిధ కోణాల నుండి వస్తువులు & ఆకృతులను ఖచ్చితంగా గుర్తించండి
- పాక్షికంగా ఖననం చేయబడినప్పుడు కూడా నమూనాలను గుర్తించండి
- నమూనాలను సులభంగా & స్వయంచాలకతతో గుర్తించండి.
నమూనాలు
- ఈ నమూనాలను గణాంక, వాక్యనిర్మాణ లేదా నిర్మాణ మరియు మూస సరిపోలిక వంటి మూడుగా వర్గీకరించారు.
- ఖచ్చితమైన భాగం ఎక్కడ ఉందో గుర్తించడానికి గణాంక నమూనా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఈ రకమైన మోడల్ పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకుంటుంది.
- మూలకాల మధ్య మరింత సమ్మేళనం సంబంధాన్ని వివరించడానికి సింటాక్టిక్ లేదా స్ట్రక్చరల్ మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ రకమైన మోడల్ సెమీ కంట్రోల్డ్ మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించుకుంటుంది
- మూస సరిపోలిక మోడల్‌ను ముందే నిర్వచించిన టెంప్లేట్ ద్వారా వస్తువు యొక్క లక్షణాలకు సమానంగా మరియు ప్రాక్సీ సహాయంతో వస్తువును గుర్తించడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ రకమైన మోడల్ ప్లాగియారిజం తనిఖీ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
పని
ఈ గుర్తింపు యొక్క అల్గోరిథం ప్రధానంగా అన్వేషణాత్మక మరియు వివరణాత్మక వంటి రెండు ప్రధాన భాగాలను కలిగి ఉంది. సమాచారంలోని సామాన్యతలను గుర్తించడానికి అన్వేషణాత్మకతను ఉపయోగిస్తారు, అయితే ఒక నిర్దిష్ట పద్ధతిలో సామాన్యతలను వర్గీకరించడానికి వివరణాత్మక ఉపయోగించబడుతుంది
ఈ రెండు అంశాల సమ్మేళనం సమాచారం నుండి అంతర్దృష్టులను తొలగించడానికి ఉపయోగపడుతుంది, పెద్ద డేటా విశ్లేషణలలోని వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. వారి అసోసియేషన్‌తో సాధారణ కారకాల విశ్లేషణ దానిని అర్థం చేసుకోవడంలో కీలకమైన అంశంలోని వివరాలను కనుగొంటుంది.
సరళిని గుర్తించే ప్రక్రియ / దశలు
- వివిధ వనరుల నుండి డేటాను సేకరిస్తోంది
- శబ్దం నుండి డేటాను శుభ్రం చేస్తుంది
- సంబంధిత లక్షణాల కోసం డేటా గమనించబడుతుంది లేకపోతే సాధారణ అంశాలు
- తదనంతరం, ఈ అంశాలు ఖచ్చితమైన విభాగాలలో సమూహంగా ఉంటాయి
- డేటా సెట్ల యొక్క అంతర్దృష్టుల కోసం ఈ విభాగాలు పరిశీలించబడతాయి
- తొలగించబడిన అంతర్దృష్టులు వ్యాపార ప్రక్రియలో అమలు చేయబడతాయి.
ప్రాసెస్-స్టెప్స్-ఇన్-ప్యాట్రన్-రికగ్నిషన్
గ్రహీతలు
పిఆర్ఆర్ అనే పదం నమూనా గుర్తింపు గ్రాహకాలను సూచిస్తుంది. సహజ రోగనిరోధక వ్యవస్థ యొక్క తగిన పనితీరులో ఇది ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇవి జెర్మ్‌లైన్ చేత పరిష్కరించబడిన హోస్ట్ సెన్సార్లు, ఇవి వ్యాధికారకకణాలకు విలక్షణమైన అణువులను గమనించాయి. అవి డెన్డ్రిటిక్ కణాలు, మోనోసైట్లు, మాక్రోఫేజెస్, ఎపిథీలియల్ మరియు న్యూట్రోఫిల్స్ కణాలు వంటి సహజమైన రోగనిరోధక వ్యవస్థ కణాలతో ఎక్కువగా వ్యక్తీకరించబడిన ప్రోటీన్లు.
PAMPS (వ్యాధికారక-అనుబంధ పరమాణు నమూనా) సూక్ష్మజీవుల వ్యాధికారక ద్వారా అనుసంధానించబడి ఉంటుంది & DAMPS (నష్టం-అనుబంధ పరమాణు నమూనాలు) కణాల నష్టం అంతటా విడుదలయ్యే హోస్ట్ కణాల భాగాల ద్వారా అనుసంధానించబడతాయి. రోగనిరోధక వ్యవస్థ యొక్క ఇతర భిన్నాలకు ముందు మారినందున వీటిని పిపిఆర్ఆర్ (ఆదిమ నమూనా-గుర్తింపు గ్రాహకాలు) అని కూడా పిలుస్తారు.
PRR ల ఉప సమూహాలు వాటి పనితీరు, లిగాండ్ విశిష్టత, స్థానికీకరణ మరియు పరిణామ సంబంధాల ఆధారంగా వివిధ రకాలుగా వర్గీకరించబడతాయి. స్థానికీకరణపై ఆధారపడి, దీనిని మెమ్బ్రేన్-బౌండ్ పిఆర్ఆర్ & సైటోప్లాస్మిక్ పిఆర్ఆర్ వంటి రెండు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చు. టిఎల్‌ఆర్‌లు (టోల్-లాంటి గ్రాహకాలు) & సిఎల్‌ఆర్‌లు (సి-టైప్ లెక్టిన్ గ్రాహకాలు) కలిగి ఉండటానికి మెంబ్రేన్-బౌండ్ పిఆర్‌ఆర్‌లు అయితే సైటోప్లాస్మిక్ పిఆర్‌ఆర్‌లలో ఎన్‌ఎల్‌ఆర్‌లు (ఎన్‌ఓడి లాంటి గ్రాహకాలు) & ఆర్‌ఎల్‌ఆర్‌లు (ఆర్‌ఐజి-ఐ-లాంటి గ్రాహకాలు) ఉంటాయి.
ప్రయోజనాలు
నమూనా-గుర్తింపు యొక్క ప్రయోజనాలు క్రిందివి.
- ఇది వర్గీకరణ సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది
- ఇది నకిలీ బయో మెట్రిక్ డిటెక్షన్ సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది
- దృశ్యపరంగా దెబ్బతిన్న అంధుల కోసం వస్త్ర నమూనాను గుర్తించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
- ఇది స్పీకర్ డైయరైజేషన్‌లో సహాయపడుతుంది.
- దీన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా ఒక నిర్దిష్ట వస్తువును అసమాన కోణం నుండి గుర్తించవచ్చు.
ప్రతికూలతలు
నమూనా-గుర్తింపు యొక్క ప్రతికూలతలు ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటాయి.
- ఈ రకమైన గుర్తింపు అమలు చేయడం కష్టం & ఇది చాలా నెమ్మదిగా ఉండే పద్ధతి.
- మెరుగైన ఖచ్చితత్వాన్ని పొందడానికి దీనికి పెద్ద డేటాసెట్ అవసరం.
- ఖచ్చితమైన వస్తువు ఎందుకు గుర్తించబడిందో అది స్పష్టం చేయలేదు.
అప్లికేషన్స్
ది నమూనా గుర్తింపు అనువర్తనాలు ప్రధానంగా కింది వాటిని చేర్చండి.
- ఇది ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, విశ్లేషణ మరియు విభజనలో ఉపయోగించబడుతుంది
- ఇది కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఉపయోగించబడుతుంది
- రాడార్ సిగ్నల్ లేదా విశ్లేషణ యొక్క వర్గీకరణలో ఇది ఉపయోగించబడుతుంది
- ఇది ఉపయోగించబడుతుంది వేలిముద్ర గుర్తింపు
- ఇది భూకంప విశ్లేషణలో ఉపయోగించబడుతుంది
- ప్రసంగ గుర్తింపులో ఇది ఉపయోగించబడుతుంది
సరళి గుర్తింపు లేఖలు నమూనా-గుర్తింపులో విస్తృత శ్రద్ధ యొక్క సంక్షిప్త కథనాలను వేగంగా ప్రచురించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. IAPR- ఇంటర్నేషనల్ అసోసియేషన్ ఆఫ్ పాటర్న్ రికగ్నిషన్ యొక్క సాంకేతిక సమూహాలచే సూచించబడిన ప్రస్తుత అవగాహన రంగాలన్నింటినీ ప్రధానంగా కలిగి ఉంటుంది. దీనికి ఉదాహరణలు ప్రధానంగా స్టాటిస్టికల్, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, డేటా మైనింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్, బీజగణితం, గ్రాఫ్ ఆధారంగా నమూనా-గుర్తింపు, సిగ్నల్ విశ్లేషణ, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, రోబోటిక్స్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్, మ్యూజిక్ అనాలిసిస్, మల్టీమీడియా సిస్టమ్స్, బయోమెట్రిక్స్ మొదలైనవి.
అందువలన, ఇది నమూనా గుర్తింపు గురించి. మరింత కోసం అభివృద్ధి గణన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, ఇది కీలకం. దీన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, పెద్ద డేటా యొక్క విశ్లేషణలు మరింత అభివృద్ధి చెందుతాయి & యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల నుండి అన్నింటినీ పొందవచ్చు. సమాచారంలో పోలికలు ఉన్న చోట ఏ రకమైన పరిశ్రమలోనైనా దీనిని అమలు చేయవచ్చు. అందువల్ల, ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మీ వాణిజ్య కార్యకలాపాలలో అదనపు నైపుణ్యం సాధించే అవకాశాన్ని విశ్వసించడం చాలా తెలివైనది. ఇక్కడ మీ కోసం ఒక ప్రశ్న ఉంది నమూనా గుర్తింపు గ్రాహకం ?
