Mustererkennung machine learning

In der Medizinischen Wissenschaft ist die Mustererkennung die Grundlage für COMPUTERgestützte Diagnosesysteme (CAD). CAD beschreibt ein Verfahren, das die Interpretationen und Befunde des Arztes unterstützt. Weitere typische Anwendungen von Mustererkennungstechniken sind die automatische Spracherkennung, die Einteilung von Text in mehrere Kategorien (z. B. Spam/Non-Spam-E-Mail-Nachrichten), die automatische Erkennung von Handschrift auf Briefumschlägen, die automatische Erkennung von Bildern menschlicher Gesichter oder die Handschriftbildextraktion aus medizinischen Formularen. [10] Die letzten beiden Beispiele bilden die subtopische Bildanalyse der Mustererkennung, die sich mit digitalen Bildern als Eingabe in Mustererkennungssysteme befasst. [11] [12] Marco Zanoni erhielt den M.S. und Ph.D. in Informatik von der Universität Mailand-Bicocca. Er ist Post-Doc-Forschungsstipendiat am Institut für Informatik, Systeme und Kommunikation der Universität Mailand-Bicocca.

Seine Forschungsinteressen umfassen Designmustererkennung, Softwarearchitekturrekonstruktion und maschinelles Lernen. So teilen wir Daten in zwei Sätze, normalerweise teilen wir Daten, in denen 70% der Daten für die Ausbildung des Modells verwendet werden, Algorithmen extrahieren die wichtigen Muster aus den bereitgestellten Daten und erstellen ein Modell. Der Testsatz enthält 30 % der gesamten Daten und wird dann verwendet, um die Leistung des Modells zu überprüfen, d. h., wie genau das Modell die Ergebnisse vorhersagt. Im Gegensatz zu den überwachten Algorithmen für Muster, die Trainings- und Testsätze verwenden, verwenden diese Algorithmen eine Gruppe nach Ansatz. Sie beobachten die Muster in den Daten und gruppieren sie basierend auf der Ähnlichkeit in ihren Features, wie z. B. Dimension, um eine Vorhersage zu treffen. Nehmen wir an, wir haben einen Korb mit verschiedenen Obstsorten wie Äpfeln, Orangen, Birnen und Kirschen. Wir gehen davon aus, dass wir die Namen der Früchte nicht kennen. Wir behalten die Daten als unbeschriftet bei. Nehmen wir nun an, wir stoßen auf eine Situation, in der jemand kommt und uns sagt, eine neue Frucht zu identifizieren, die dem Korb hinzugefügt wurde.

In einem solchen Fall verwenden wir ein Konzept namens Clustering. Das dramatische Wachstum der praktischen Anwendungen für maschinelles Lernen in den letzten zehn Jahren wurde von vielen wichtigen Entwicklungen in den zugrunde liegenden Algorithmen und Techniken begleitet. Zum Beispiel sind Bayessche Methoden von einer spezialisierten Nische zum Mainstream herangewachsen, während grafische Modelle als allgemeiner Rahmen für die Beschreibung und Anwendung probabilistischer Techniken entstanden sind. Die praktische Anwendbarkeit der Bayesschen Methoden wurde durch die Entwicklung einer Reihe von ungefähren Inferenzalgorithmen wie Variational Bayes und Erwartungsausbreitung erheblich verbessert, während neue Modelle, die auf Kerneln basieren, einen signifikanten Einfluss auf Algorithmen und Anwendungen hatten. Wir stellen ein großes Dataset bereit, das manuell überprüfte Entwurfsmusterinstanzen enthält. Das Buch eignet sich für Kurse über maschinelles Lernen, Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik. Umfangreiche Unterstützung wird für Kursleiter angeboten, darunter mehr als 400 Übungen, die nach Schwierigkeitsgraden benotet werden. Beispiellösungen für eine Teilmenge der Übungen sind auf der Buchwebsite verfügbar, während Lösungen für den Rest von Kursleitern des Herausgebers bezogen werden können.