30 Jul 2020by tobiasschaller

Mustererkennung beispiel

Von allen In Big Data verwendeten Tools befindet sich die Mustererkennung in der Mitte. Es besteht aus dem Kern der Big Data Analytics – es holt den Saft aus den Daten und deckt die Dahinterverbirg auf. Die bayesische Statistik hat ihren Ursprung in der griechischen Philosophie, wo bereits zwischen dem “a priori” und dem “a posteriori”-Wissen unterschieden wurde. Später definierte Kant seine Unterscheidung zwischen dem, was a priori vor der Beobachtung bekannt ist, und dem empirischen Wissen aus Beobachtungen. In einem Bayesschen Musterklassifiker werden die Klassenwahrscheinlichkeiten p ( l a b e l | ) . . . . . . . . .

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. . . . . . . . . Der Benutzer kann das ,,boldsymbol”-Präas”-Symbol “Theta” wählen, das dann von vornherein erfolgt. Darüber hinaus können als a priori quantifizierte Erfahrungen mit empirischen Beobachtungen gewichtet werden – z.B.

mit den Beta- (Konjugat vor) und Dirichlet-Verteilungen. Der bayesische Ansatz ermöglicht eine nahtlose Vermischung von Expertenwissen in Form subjektiver Wahrscheinlichkeiten und objektiven Beobachtungen. Es gibt auch Mustererkennungsrezeptoren (PRR) in unserem Körper – Makrophagen, Monozyten, etc. – Zellen, die eine spezifische Mission haben, pathogene molekulare Muster und schadensassoziierte molekulare Muster zu identifizieren und zu bekämpfen. Aber das ist Biologie und nicht Technologie. Abbildung 2.2. Collector-Analysemuster. Zwei oder mehr eingehende Quellen konvergieren ohne Synchronisation und lösen einen Datenqualitätssicherungs- und Aktualisierungsprozess aus. Die häufigste Quelle der optischen Zeichen sind gescannte Dokumente oder Fotos, aber das Ding kann auch auf computergenerierten unbeschrifteten Bildern verwendet werden. In beiden Teilen wendet der OCR-Algorithmus eine Bibliothek von Mustern an und vergleicht sie mit dem verfügbaren Eingabedokument, um den Text zu markieren und zu konstruieren. Diese Übereinstimmungen werden dann mit dem Hilfssprachkorpus bewertet und führen somit die “Erkennung” selbst durch.

Bei einer probabilistischen Mustererkennung besteht das Problem stattdessen darin, die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Ausgabeetiketts bei einer bestimmten Eingabeinstanz zu schätzen, d. h. eine Funktion der Form Consequences zu schätzen (Gamma et al., 1995; Buschmann et al., 1996): Wie erreicht das Muster seine Ziele und welche Kompromisse gibt es? Der erste Musterklassifier – der von Fisher präsentierte lineare Diskriminant – wurde in der vielschichtigen Tradition entwickelt. Der häufige Ansatz beinhaltet, dass die Modellparameter als unbekannt, aber objektiv betrachtet werden. Die Parameter werden dann aus den gesammelten Daten berechnet (geschätzt). Für den linearen Diskriminanz sind diese Parameter genau die Mittelwerte und die Kovarianzmatrix. Auch die Wahrscheinlichkeit jeder Klasse p ( l a b e l | ) . .

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. Das gesammelte Dataset wird anhand des gesammelten Datasets geschätzt. Beachten Sie, dass die Verwendung der “Bayes-Regel” in einem Musterklassifler den Klassifizierungsansatz Bayesian nicht ermöglicht. Wie Sie aus dem obigen Diagramm sehen können, kann das Ergebnis der Mustererkennung entweder klassenzuweisung, Clusterzuweisung oder vorhergesagte Variablen sein. Daher hat es keinen Sinn zu fragen, “was ist der Unterschied zwischen Mustererkennung und Klassifizierung” – Klassifizierungsalgorithmus ist ein Teil der überwachten Machine Learning-Probleme, bei denen der Zielwert ein endlicher Satz von Klassen ist.

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