تكنوضاد ذكاء اصطناعي

التعرف على الأنماط | PATTERN RECOGNITION


ما هو التعرف على الأنماط؟

طريقة تحليل تعتمد على خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط التي تعبر عن خصائص البيانات، وبالتالي الحصول على معلومات مفيدة عن نظام أو مجموعة بيانات معينة. ويمكن تعريفها بأنها عملية تصنيف البيانات بالاعتماد على المعرفة المكتسبة أو المعلومات الإحصائية المستخرجة من الأنماط؛ حيث تكون هذه الأنماط عبارة عن انتظام أو تسلسلات متكررة من البيانات. ويمكن الاستفادة منها في العديد من المجالات مثل تحليل البيانات الضخمة والتعرف على المقاييس الحيوية والأمن وتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف التلقائي على الكلام.

كيف تتم عملية التعرف على الأنماط؟

تخضع البيانات بدايةً إلى عمليات معالجة أولية ثم يتم تحويلها إلى شكل يمكن للحواسيب فهمه. وبعد ذلك يستخدم الباحثون خوارزميات التعلم الآلي المختلفة بناء على المعلومات المتاحة عن المشكلة بهدف الحصول على النتائج المطلوبة، وأهم أنواع هذه الخوارزميات:

  1. خوارزميات التصنيف (Classification): عند استخدام هذه الخوارزميات يتم إسناد وسوم للبيانات بناءً على خصائص مُعرفة مسبقاً.
  2. خوارزميات التجميع (Clustering): تقوم هذه الخوارزميات بتقسيم البيانات إلى عدد من المجموعات بناءً على تشابه الخصائص.
  3. خوارزميات الانحدار (Regression): تعمل هذه الخوارزميات على إيجاد العلاقة بين المتغيرات للتنبؤ بمتغيرات تابعة غير معلومة بناءً على المتغيرات المعلومة.

مفاهيم من نفس المحور


مقالات تم ذكر هذا المصطلح فيها


بدعم من تقنيات