차례:
정의-패턴 인식이란 무엇입니까?
IT에서 패턴 인식은 주어진 시나리오에서 데이터 패턴 또는 데이터 규칙의 인식을 강조하는 기계 학습의 한 지점입니다. 기계 학습의 세분화이며 실제 기계 학습 연구와 혼동해서는 안됩니다. 패턴 인식은 주어진 데이터에서 이전에 알려진 패턴을 찾을 수있는 "감독 된"또는 완전히 새로운 패턴이 발견되는 "감독되지 않은"일 수 있습니다.
Techopedia는 패턴 인식을 설명합니다
패턴 인식 알고리즘의 목표는 모든 가능한 데이터에 대한 합리적인 답변을 제공하고 입력 데이터를 특정 기능에 따라 객체 또는 클래스로 분류하는 것입니다. 다양한 데이터 샘플간에 "가장 가능성이 높은"일치가 수행되고 주요 기능이 일치하고 인식됩니다.
실제로 패턴 인식과 패턴 일치는 사실과 동일하지 않은 경우가 있습니다. 패턴 인식은 주어진 데이터에서 유사하거나 가장 가능성이 높은 패턴을 찾는 반면 패턴 일치는 정확히 동일한 패턴을 찾습니다. 패턴 일치는 기계 학습의 일부로 간주되지 않지만 경우에 따라 패턴 인식과 유사한 결과가 나타납니다.
이 정의는 컴퓨터 과학의 맥락에서 작성되었습니다