Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni prepoznavanje vzorcev?
V IT je prepoznavanje vzorcev veja strojnega učenja, ki poudarja prepoznavanje podatkovnih vzorcev ali pravilnosti podatkov v danem scenariju. Je pododdelek strojnega učenja in ga ne smemo zamenjati z dejanskim študijem strojnega učenja. Prepoznavanje vzorcev je lahko bodisi „nadzorovano“, kjer je v danih podatkih mogoče najti že znane vzorce, bodisi „nenadzorovano“, kjer so odkriti popolnoma novi vzorci.
Tehopedia razlaga prepoznavanje vzorcev
Cilj algoritmov za prepoznavanje vzorcev je razumen odgovor na vse možne podatke in razvrščanje vhodnih podatkov v predmete ali razrede na podlagi določenih funkcij. "Najverjetnejše" ujemanje se izvede med različnimi vzorci podatkov, njihove ključne lastnosti pa se ujemajo in prepoznajo.
Prepoznavanje vzorcev in ujemanje vzorcev se včasih zamenjujeta kot ista stvar, kadar v resnici nista. Medtem ko prepoznavanje vzorcev išče podoben ali najverjetnejši vzorec v danih podatkih, ujemanje vzorcev išče popolnoma enak vzorec. Ujemanje vzorcev se ne šteje za del strojnega učenja, čeprav v nekaterih primerih vodi do podobnih rezultatov kot prepoznavanje vzorcev.
Ta definicija je bila napisana v okviru računalništva
