Muster erkennen ki

In der Statistik ist Apophenie ein Beispiel für einen Fehler typ I – die falsche Identifizierung von Mustern in Daten. [1] Es kann in anderen Testsituationen mit einem sogenannten Falschpositiv verglichen werden. Mustererkennungsalgorithmen zielen im Allgemeinen darauf ab, eine vernünftige Antwort für alle möglichen Eingaben zu geben und unter Berücksichtigung ihrer statistischen Variation einen “höchstwahrscheinlichen” Abgleich der Eingaben durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Musterabgleichsalgorithmen, die nach genauen Übereinstimmungen in der Eingabe mit bereits vorhandenen Mustern suchen. Ein häufiges Beispiel für einen Musterabgleichsalgorithmus ist der Reguläre Ausdrucksabgleich, der nach Mustern einer bestimmten Sortierung in Textdaten sucht und in die Suchfunktionen vieler Texteditoren und Textverarbeitungsprogrammoren einbezogen wird. Im Gegensatz zur Mustererkennung ist die Musterabgleich im Allgemeinen keine Art von maschinellem Lernen, obwohl Musteranpassungsalgorithmen (insbesondere bei ziemlich allgemeinen, sorgfältig zugeschnittenen Mustern) manchmal eine vergleichbare Qualität der Art liefern können, die von Mustererkennungsalgorithmen bereitgestellt wird. Beim maschinellen Lernen ist die Mustererkennung die Zuordnung einer Beschriftung zu einem bestimmten Eingabewert. In der Statistik wurde 1936 zu diesem Zweck eine diskriminierende Analyse eingeführt. Ein Beispiel für die Mustererkennung ist die Klassifizierung, bei der versucht wird, jeden Eingabewert einer bestimmten Gruppe von Klassen zuzuweisen (z. B. bestimmen, ob eine bestimmte E-Mail “Spam” oder “Nicht-Spam” ist). Die Mustererkennung ist jedoch ein allgemeineres Problem, das auch andere Arten von Ausgaben umfasst. Andere Beispiele sind die Regression, die jeder Eingabe eine realwertige Ausgabe zuweist.

[2] Sequenzbeschriftung, die jedem Element einer Sequenz von Werten [3] eine Klasse zuweist (z. B. Teil der Sprachmarkierung, die jedem Wort in einem Eingabesatz einen Teil der Sprache zuweist); und Parsing, das einem Eingabesatz einen Analysebaum zuweist und die syntaktische Struktur des Satzes beschreibt. [4] Probabilistische Musterklassifikatoren können nach einem Vieltisten- oder Einem Bayesschen Ansatz verwendet werden. Diese Art der Mustererkennung kann zu Apophenie führen, basierend auf der Tatsache, dass das Gehirn nicht nach genauen Übereinstimmungen sucht, kann es einige Eigenschaften eines Streichholzes aufnehmen und davon ausgehen, dass es passt. Dies ist häufiger bei Pareidolie als Datensammlung. [Zitat erforderlich] Wie der Name schon sagt, wird in dieser Erkennung ein erkanntes Gesicht als eines der eingetragenen Gesichter erkannt, das die meisten Stimmen hatte. Bei der Identifizierung einer Fläche ist dies besonders effektiv, um zu bestimmen, welche Person im Dataset die meisten Übereinstimmungen hat (Der erste Eintrag in der Pickle-Datei wird im Falle eines Unentschiedens ausgewählt). 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.

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