تشخیص الگو

تشخیص الگو چیست؟

تشخیص الگو یک فرآیند خودکار است که به لطف در دسترس بودن نیروی رایانه برای دریافت داده ها، پردازش آن ها، تشخیص الگوهای آن و به اشتراک گذاری آن ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر است. در اینجا نحوه تشخیص الگوی کار آمده است.

تشخیص الگو فرآیندی است برای خودکارسازی شناسایی و کاوش الگوها در مجموعه داده ها . از آنجایی که هیچ راه واحدی برای تشخیص الگوهای داده وجود ندارد، تشخیص الگو در نهایت به موارد زیر بستگی دارد:

• هدف نهایی هر گردش کار شناسایی الگوی معین
• نوع داده های موجود (داده های کمی در مقابل کیفی، داده های سری زمانی در مقابل داده های لحظه به لحظه)
• قدرت محاسباتی و ذخیره سازی موجود برای پردازش و مدیریت داده ها

تشخیص الگو چگونه کار می کند

شناسایی الگو فرآیندی است که از همان مراحلی تشکیل شده است که هر کسی که به یافتن الگوها در داده ها علاقه دارد طی می کند.

فرآیند تشخیص الگو

1. مشکل را تعریف کنید
2. از فرضیه صفر آگاه باشید
3. روش شناسی را انتخاب کنید
4. عدم قطعیت را اندازه گیری کنید
5. تست کنید و روی نتایج تکرار کنید

1-مشکل را تعریف کنید

تعریف مشکل همیشه اولین قدم در هر پروژه شناسایی الگو است. اینجا جایی است که شما سؤالات یا فرضیه های تحقیق در مورد داده ها و الگوهای آن را فرموله می کنید. برای مثال، ممکن است نگران ثبت اثرات تعطیلات و فصلی (الگوهای) در داده‌های خرید باشید که از پایگاه‌های داده مراکز خرید می‌آیند . سوال خاصی که ممکن است بخواهیم در مورد این داده ها بپرسیم این است که آیا خریداران تمایل دارند به تبلیغات یا تخفیف های خاصی که شرکت از طریق کمپین های بازاریابی ایمیلی راه اندازی می کند پاسخ های حساس نشان دهند و آیا این تمایل به توزیع به روش خاصی در طول سال دارد؟

2. از فرضیه صفر آگاه باشید

در حوزه آمار و آزمون فرضیه به جستجو برای اثبات وجود رابطه بین متغیرها و یافتن هیچ کدام، پذیرش فرضیه صفر می گویند. ممکن است همه داده ها دارای الگوهای پنهان در آن نباشند. با حرکت به سمت تجزیه و تحلیل، یادآوری این نکته مهم است که فرآیند شناسایی الگو نیز ممکن است نتیجه ای در بر نداشته باشد. یعنی ممکن است به دنبال الگوهایی باشید که به سادگی وجود ندارند.

3. روش شناسی را انتخاب کنید

راه‌های مختلفی برای یافتن الگوها وجود دارد و ارزیابی همه مدل‌های بالقوه‌ای که ممکن است برای مشکل مورد نظر اعمال شوند، مهم است. پس از همه، ممکن است بیش از یک وجود داشته باشد.

4. عدم قطعیت را اندازه گیری کنید

مدل‌هایی که برای یافتن الگوهای داده استفاده می‌شوند، به همان اندازه که می‌توانند در دنیای نامشخص دقیق باشند، هستند. مهم است که تشخیص الگو را تحت یک لنز احتمالی بررسی کنیم تا عدم قطعیت را در نظر بگیریم، به‌ویژه زمانی که تشخیص الگو برای اهداف  پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

5. نتایج را تست و تکرار کنید

تکرار مداوم در فرآیندهای تشخیص الگو برای اطمینان از نتایج بهینه و جلوگیری از از دست دادن ارتباط یا دقت با گذشت زمان ضروری است. هنگامی که به یک مشکل و مدل رسیدید و الگوها را اندازه گیری کردید، مهم است که به یاد داشته باشید که گردش کار در اینجا متوقف نمی شود.

روش‌های تشخیص الگو را آزمایش کنید تا مطمئن شوید که روندهای داده‌های زیربنایی را به دقت ثبت می‌کنند، حتی با گذشت زمان و شرایط.

ویژگی های تشخیص الگو 

تشخیص الگو کاربردهای مختلفی دارد، اما چند اصل کلیدی وجود دارد که صرف نظر از دامنه رایج هستند.

رویکرد آماری

تشخیص الگو ریشه در آمار دارد . وقتی الگوهایی را در داده‌ها پیدا می‌کنیم، همیشه باید تغییرات، عدم قطعیت و توزیع‌های احتمالی آن داده‌ها را در نظر بگیریم.

حوزه آمار همچنین پیشرو رویکردهای مدرن تشخیص الگو است. در نتیجه، یک لنز آماری برای اکثر، اگر نه همه، کاربردهای تشخیص الگوی مدرن مناسب است.

طبیعت الگوریتمی

الگوریتم روشی است که دنباله ای دقیق از مراحل را دنبال می کند. بسته به ماهیت مشکل و نوع داده های موجود، می توانید از الگوریتم های مختلفی استفاده کنید.

گروه های اصلی الگوریتم های مورد استفاده برای تشخیص الگو عبارتند از:

• الگوریتم های طبقه بندی
• خوشه بندی
• آموزش گروهی
• الگوریتم های رگرسیون
• روش‌های برچسب‌گذاری دنباله‌ای

دسته بندی داده ها

در حالی که شما در حال تعریف مشکل یک پروژه تشخیص الگو هستید، نگرانی اصلی شما معمولاً تطبیق داده ها در دسته ها یا برچسب های خاص است که به الگوهای زیربنایی داده ها مرتبط هستند.

برای مثال، در تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی ، ممکن است بیشتر نگران درک مؤلفه فصلی داده‌های فروش ماهانه باشید، مقوله‌ای خاص به الگوی فصلی که در داده‌ها می‌بینید.

تکیه بر داده های فراوان و قدرت پردازش

از زمانی که پیشرفت های تکنولوژیکی در محاسبات در حدود قرن بیست و یکم آغاز شد، تشخیص الگو به طور فزاینده ای رایج شده است. با این پیشرفت ها می توانیم:

• پردازش داده های بیشتر
• به لطف استفاده از محاسبات شبکه ای، که استفاده از رایانه های مختلف برای توزیع بار محاسباتی در تعداد بالاتری از سرورها است، داده ها را سریعتر پردازش کنید (با توجه به اندازه داده های برابر).
• به لطف ظهور راه حل های مدیریت پایگاه داده ابری مدرن، داده ها را با هزینه کمتر ذخیره کنید

مزایای تشخیص الگو

پتانسیل اتوماسیون بالا

جریان های کاری تشخیص الگو این مزیت را دارند که برای اتوماسیون کامل انتها به انتها مناسب هستند. این بدان معناست که می‌توانیم پس از تکمیل تنظیمات و تجزیه و تحلیل اولیه، گردش‌های کاری تشخیص الگو را برای اجرا با حداقل دخالت انسانی پیکربندی، برنامه‌ریزی و ساختاربندی کنیم.

به عبارت دیگر، تیم‌هایی که راه‌حل‌های تشخیص الگو را توسعه می‌دهند، می‌توانند از گردش کار تحلیلی کم لمس و بازدهی بالا بهره ببرند.

بهره وری 

اتوماسیون همچنین یک مزیت اضافی را به همراه دارد و آن این است که به متخصصان موضوع اجازه می دهد بر روی کمترین شهودی و پیچیده ترین بخش های مشکلات تشخیص الگو تمرکز کنند. این از نظر منابع کارآمد است زیرا هزینه کار و زمان کلی را که برای توسعه راه حل ها اختصاص داده می شود کاهش می دهد.

بیشتر سازمان‌ها همچنین می‌توانند از موقعیت‌های plug-and-play بهره ببرند که در آن به سادگی مشکلات شناسایی الگوی مشابه را با حداقل تلاش به حوزه خود ترجمه می‌کنند. مثال‌هایی از این مورد شامل استفاده مجدد از کد و/یا الگوریتم‌هایی است که قبلاً توسط دیگران توسعه داده شده‌اند، به خصوص اگر از پروژه‌های منبع باز در دسترس باشند.

برنامه های کاربردی برای تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی 

تشخیص الگو بسیار انعطاف‌پذیر است زیرا می‌توان از آن برای استخراج روندها از داده‌های تاریخی و تشخیص آنچه در گذشته رخ داده استفاده کرد (تشخیص الگوی توصیفی). همچنین می‌توانیم از روش‌های تشخیص الگو برای استنباط درباره آینده (تشخیص الگوی پیش‌بینی‌کننده) استفاده کنیم.

نمونه هایی از تشخیص الگو

امنیت سایبری و تشخیص صدا

یک شرکت امنیت سایبری که خدمات امنیت دیجیتال را به شرکت‌های مشتری می‌فروشد، می‌تواند از تشخیص الگو برای توسعه نرم‌افزاری استفاده کند که به‌طور خودکار تشخیص می‌دهد چه کسی از فایل‌های صوتی که از تماس‌های تلفنی کارمندان می‌آید صحبت می‌کند. سپس می‌توانیم از این فناوری برای هر تعداد برنامه‌ای که ممکن است مورد استفاده برای نظارت بر تماس‌های تلفنی حرفه‌ای برای اهداف امنیتی یا آموزشی وجود داشته باشد، استفاده کنیم.

فناوری مراقبت های بهداشتی و تشخیص پزشکی

یک موسسه پزشکی با کمک به پزشکان در شناسایی مراحل اولیه سرطان درگیر است. با استفاده از تشخیص الگو و مجموعه ای از تصاویر دیجیتال ، سازمان می تواند سرطان در مراحل اولیه را با احتمال بالا تشخیص دهد، در نتیجه به بیماران کمک می کند تا درمان زودتر با احتمال موفقیت بالاتری دریافت کنند.

بازاریابی و پیشگیری از ریزش مشتری

یک فروشگاه زنجیره ای مواد غذایی علاقه مند به نظارت بر پایگاه مشتریان کارت وفاداری خود برای نشانه های اولیه فرسایش مشتری است. این شرکت به این اطلاعات علاقه مند است، بنابراین می تواند با ارائه مشوق ها و پیشنهادات اضافی به این مشتریان برای جلوگیری از سرگردانی آنها به سرعت واکنش نشان دهد .

ما همچنین می‌توانیم الگوریتم‌های تشخیص الگو را در مجموعه داده‌های مشتری زنجیره استفاده کنیم تا آنها را در سطوح مختلف احتمال ریزش دسته‌بندی کنیم و مشتریان هدف طرح پیشگیری از ریزش را شناسایی کنیم.

کاربردهای تشخیص الگو

کامپیوتر ویژن

متدولوژی های تشخیص الگو در بینایی کامپیوتری بسیار محبوب هستند . ما می‌توانیم از روش‌های تشخیص الگو برای توسعه برنامه‌ای برنامه‌هایی استفاده کنیم که دانش را از تصاویر به دست می‌آورند و به طور مؤثر آن‌ها را همانطور که یک انسان می‌تواند درک کند.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی ، زیرمجموعه ای از علم داده ، از قدرت محاسباتی برای استخراج بینش از داده ها با استفاده از الگوریتم های یادگیری خاص استفاده می کند. این یکی از رایج ترین کاربردهای فعلی تشخیص الگو است و در قلب پیشرفت های توسعه هوش مصنوعی در بیشتر صنایع قرار دارد.

تجزیه و تحلیل سری زمانی

داده های سری زمانی اساساً گزارش هایی از داده ها در طول زمان هستند. قیمت های تاریخی سهام نمونه ای از داده های سری زمانی هستند. همچنین ممکن است به داده های حسگر و تله متری دوربین های فیلمبرداری فکر کنید.

تشخیص الگو برای درک، تجزیه و تحلیل و حتی پیش‌بینی داده‌های سری زمانی کلیدی است . این به این دلیل است که داده‌های سری زمانی با مؤلفه‌ها (یا الگوهای) مختلفی پر شده‌اند که برای استخراج و درک داده‌ها مفید هستند.

نمونه‌هایی از این مولفه‌های داده‌های سری زمانی، اثرات فصلی (مانند مواردی که برای مثال در فصل خرید جمعه سیاه تعیین می‌شوند) و اثرات چرخه‌ای (روندهای بلندمدت، مانند رشد ثابت در ارزش بازار سهام) هستند.