تشخیص الگو

قیمت فعلی: رایگان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با دوره تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو

اگه بخوایم ساده بگیم، «تشخیص الگو» (Pattern Recognition) یکی از اون حوزه‌هاییه که این روزا تقریباً هر جایی که داده‌های بزرگ رد پایی داره، حضورش حس می‌شه. از سیستم‌های تشخیص چهره روی گوشی موبایل تا پیشنهاد فیلم توی نتفلیکس، همه‌شون یه جورایی مدیون هم...

آشنایی با دوره تشخیص الگو و شناسایی آماری الگو

اگه بخوایم ساده بگیم، «تشخیص الگو» (Pattern Recognition) یکی از اون حوزه‌هاییه که این روزا تقریباً هر جایی که داده‌های بزرگ رد پایی داره، حضورش حس می‌شه. از سیستم‌های تشخیص چهره روی گوشی موبایل تا پیشنهاد فیلم توی نتفلیکس، همه‌شون یه جورایی مدیون همین تکنیک‌ها هستن. اجزای اصلی سیستم‌های تشخیص الگو توی همه کاربردها یکیه، ولی روش پیاده‌سازی و استفاده از اون‌ها فرق می‌کنه. دوره آموزش شناسایی آماری الگو دقیقاً برای همین هدف تدوین شده.

الگوها همه‌جا هستن؛ حتی توی چیزایی که شاید اصلاً به ذهنت نرسه. از طرح و رنگ لباسی که صبح می‌پوشی تا وقتی با دستیار صوتی گوشیت حرف می‌زنی، همه‌ش یه نوع الگو توش نهفته‌ست. توی این دوره قراره با جنبه‌های مختلف حوزه تشخیص الگو آشنا بشیم. اما قبل از معرفی دوره، بهتره یه کم درباره خود تشخیص الگو، نحوه کارش، رویکردهاش و مزایاش حرف بزنیم.

تشخیص الگو یعنی چی؟

تشخیص الگو رو می‌شه این‌طوری تعریف کرد: فرآیند شناسایی روندها توی یه الگوی داده‌شده. یه الگو هم هر چیزی هست که از یه روند خاص پیروی می‌کنه و یه جور نظم رو نشون می‌ده. تشخیص الگوها رو می‌شه به‌صورت فیزیکی، ریاضی یا با کمک الگوریتم‌ها انجام داد. وقتی حرف از تشخیص الگو توی یادگیری ماشین می‌شه، منظور استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند برای پیدا کردن نظم توی داده‌های یه مجموعه دیتاست.

این تکنیک به‌طور گسترده توی حوزه‌های فنی مدرن مثل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، تشخیص چهره و خیلی جاهای دیگه کاربرد داره. دوره آموزش شناسایی آماری الگو به‌صورت مفصل به این مبحث پرداخته و کاربر رو به یه دانش نسبتاً خوبی از این زمینه یادگیری ماشین (machine learning) و هوش مصنوعی می‌رسونه.

فرآیند تشخیص الگو چطوریه؟

شناسایی الگو یه فرآیند پیچیده‌ست: تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی، استخراج الگوها، مقایسه اون‌ها با استانداردهای خاص و در نهایت استفاده از نتایج برای هدایت اقدامات آینده سیستم. پس یه شناساگر الگو باید مجموعه‌ای متنوع از توابع رو داشته باشه. تشخیص خودکار الگوهای آشنا یه امر اساسی محسوب می‌شه.

با این حال، توی خیلی از موارد، سیستم برای اینکه درست کار کنه باید بتونه اشیاء ناآشنا رو هم تشخیص بده و طبقه‌بندی کنه. حتی وقتی داده‌های مربوط به اون شیء ناکافی به نظر می‌رسن. روند کار تشخیص الگو توی دوره شناسایی آماری الگو به‌صورت مفصل و عملی توضیح داده شده.

رویکردهای مختلف تشخیص الگو

سه رویکرد اساسی وجود داره که الگوریتم‌های تشخیص الگو ازشون استفاده می‌کنن:

• آماری: این رویکرد بر پایه تئوری تصمیم‌گیری آمار و احتماله. شناساگر الگو، ویژگی‌های کمی رو از داده‌ها به همراه نمونه‌های متعدد استخراج می‌کنه و اون ویژگی‌ها رو با هم مقایسه می‌کنه. البته به چگونگی ارتباط اون ویژگی‌ها با همدیگه کاری نداره. دوره شناسایی آماری الگو مختص همین رویکرده.
• ساختاری (نحوی): این رویکرد به نحوه عملکرد ادراک انسان نزدیک‌تره. ویژگی‌های مورفولوژیکی رو از یه نمونه داده استخراج می‌کنه و نحوه اتصال و ارتباطشون رو بررسی می‌کنه.
• عصبی: توی این رویکرد از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شه. نسبت به دو مورد قبلی، انعطاف‌پذیری بیشتری توی یادگیری ایجاد می‌کنه و به هوش طبیعی نزدیک‌تره.

اجزای اصلی سیستم‌های تشخیص الگو

هر الگوریتم تشخیص الگوی مبتنی بر یادگیری ماشین شامل این مراحله:

• داده‌های ورودی: حجم زیادی از داده‌ها از طریق سنسورهای مختلف وارد سیستم می‌شه.
• پیش‌پردازش یا تقسیم‌بندی: سیستم داده‌های ورودی رو گروه‌بندی می‌کنه تا مجموعه‌ها برای تجزیه‌وتحلیل آینده آماده بشن.
• انتخاب یا استخراج ویژگی (feature): سیستم ویژگی‌های متمایز مجموعه داده‌های آماده‌شده رو جستجو و تعیین می‌کنه.
• طبقه‌بندی: بر اساس ویژگی‌های شناسایی‌شده توی مرحله قبل، به داده‌ها یه کلاس (خوشه) اختصاص داده می‌شه یا مقادیر پیش‌بینی‌شده محاسبه می‌شن (توی الگوریتم‌های رگرسیون).
• پس‌پردازش: با توجه به نتیجه شناسایی، سیستم اقدامات بعدی رو انجام می‌ده.

توی دوره شناسایی آماری الگو، اجزای اساسی این سیستم‌ها و نحوه کارشون کامل تشریح شده.

چند نمونه واقعی از تشخیص الگو

نمونه‌های تشخیص الگو رو راحت می‌شه توی زندگی روزمره و حتی توی طبیعت پیدا کرد. چند نمونه معمولی:

• NLP (پردازش زبان طبیعی): دستیارهای مجازی، رابط‌های تبدیل گفتار به متن و...
• اسکنرهای OCR (تشخیص کاراکتر نوری): همون اپلیکیشن‌های اسکنر موبایل که متن رو از عکس استخراج می‌کنن.
• نرم‌افزار تشخیص پزشکی
• نرم‌افزار پیش‌بینی هواشناسی
• NIDS (سیستم‌های تشخیص نفوذ شبکه): سیستم‌های امنیتی که الگوهای فعالیت‌های مشکوک رو تشخیص می‌دن.

نمونه‌های خیلی بیشتری هم توی دنیای واقعی وجود داره که توی دوره شناسایی آماری الگو به بیشترشون اشاره شده.

انواع الگوریتم‌های تشخیص الگو توی یادگیری ماشینی

هر سیستم تشخیص الگو از یه الگوریتم پیروی می‌کنه. این الگوریتم‌ها به شرح زیرن:

الگوریتم‌های نظارت‌شده

تشخیص الگو با رویکرد نظارت‌شده رو «طبقه‌بندی» می‌گن. این الگوریتم‌ها از یه روش دومرحله‌ای برای شناسایی الگوها استفاده می‌کنن. مرحله اول توسعه و ساخت مدل و مرحله دوم پیش‌بینی اشیاء جدید یا نادیده. ویژگی‌های کلیدی این مفهوم به این صورته:

1. داده‌های داده‌شده به دو مجموعه تقسیم می‌شن: آموزش و تست.
2. مدل با استفاده از یه الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب مثل SVM (ماشین‌های بردار پشتیبانی)، درخت‌های تصمیم، جنگل تصادفی و... آموزش داده می‌شه.
3. آموزش فرآیندیه که طی اون مدل، الگوهای موجود توی داده‌ها رو برای پیش‌بینی‌های مناسب یاد می‌گیره یا تشخیص می‌ده.
4. مجموعه تست حاوی مقادیر پیش‌بینی‌شده‌ست.
5. ازش برای