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“When living alone is no longer an option and a nursing home is not the answer”

Mustererkennung grundlagen

Die Mustererkennung wird im Allgemeinen nach der Art des Lernverfahrens kategorisiert, das zum Generieren des Ausgabewerts verwendet wird. Überwachtes Lernen setzt voraus, dass eine Reihe von Trainingsdaten (der Schulungssatz) bereitgestellt wurde, die aus einer Reihe von Instanzen bestehen, die von Hand mit der richtigen Ausgabe ordnungsgemäß beschriftet wurden. Ein Lernverfahren generiert dann ein Modell, das versucht, zwei manchmal widersprüchliche Ziele zu erreichen: Führen Sie so gut wie möglich auf die Trainingsdaten, und verallgemeinern Sie so gut wie möglich auf neue Daten (in der Regel bedeutet dies, so einfach wie möglich zu sein, für eine technische Definition von “einfach”, in Übereinstimmung mit Occam Razor, unten besprochen). Unbeaufsichtigtes Lernen hingegen setzt Trainingsdaten voraus, die nicht von Hand beschriftet wurden, und versucht, inhärente Muster in den Daten zu finden, die dann verwendet werden können, um den richtigen Ausgabewert für neue Dateninstanzen zu bestimmen. [5] Eine Kombination aus beidem, das kürzlich untersucht wurde, ist halbüberwachtes Lernen, das eine Kombination aus beschrifteten und nicht beschrifteten Daten verwendet (in der Regel ein kleiner Satz beschrifteter Daten in Kombination mit einer großen Menge nicht beschrifteter Daten). Beachten Sie, dass es bei unbeaufsichtigtem Lernen möglicherweise überhaupt keine Schulungsdaten gibt, von denen die Rede ist; mit anderen Worten, und die zu kennzeichnenden Daten sind die Schulungsdaten. Voraussetzung – Mustererkennung | Einführung Muster Erkennung System Muster ist alles rund um in dieser digitalen Welt. Ein Muster kann entweder physisch gesehen werden oder es kann mathematisch durch anwendung von Algorithmen beobachtet werden. MACHINE LEARNING PARADIGMS ( WTF ist ein Paradigma. nun, es ist ein komplexer Begriff, ein einfaches Muster oder ein Modell zu verweisen.) Algorithmen für die Mustererkennung hängen von der Art der Etikettenausgabe ab, davon, ob das Lernen überwacht oder unbeaufsichtigt ist, und davon, ob der Algorithmus statistischer oder nicht statistischer Natur ist. Statistische Algorithmen können weiter als generativ oder diskriminierend kategorisiert werden.

Formal, Das Problem der überwachten Mustererkennung kann wie folgt angegeben werden: Angesichts einer unbekannten Funktion g : X – Y , Displaystyle g: , mathcal , X, Rechtspfeil, Mathcal , (die Grundwahrheit), die Eingabeinstanzen x ∈ X-Display-Stil, “Boldsymbol” in “Mathcal” in “Mathcal” (X) auf Ausgabeetiketten y ∈ Y-Displaystyle y,-in-Mathcal-“Y” , zusammen mit den Trainingsdaten D = ( x 1 , y 1 ) , , , ( x n , y n ) , ,,,,,,,,mathbf `D` = “Boldsymbol”-Symbol “x”-{1},y_{1}), “Dots” ,(“boldsymbol” ,(“fettsymbol” “x” , “y_” und “””””””” erstellen Sie eine Funktion h : X – Y , Displaystyle h: , mathcal , ,,,,,,mathcal” ,,Mathcal” ,,,Y” zu erstellen, die so nah wie möglich die richtige Zuordnung g -Displaystyle g ” annähert. (Wenn das Problem z. B. das Filtern von Spam ist, dann ist x i `displaystyle `boldsymbol `x`_`i` eine Darstellung einer E-Mail und y `displaystyle y` entweder “Spam” oder “Nicht-Spam”). Damit dies ein klar definiertes Problem ist, müssen “ungefähre möglichst genau” definiert werden.

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