>>     A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   R   S   T   U   W   Z     <<

Rozpoznawanie wzorców - (ang. pattern recognition) to pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane.
W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech.
Kompletny system rozpoznawania wzorców składa się z:
  • czujnika, który dostarcza obserwacji, które mają być klasyfikowane lub opisywane
  • mechanizmu wydobywania cech, który tworzy liczbową lub symboliczną informację na podstawie obserwacji
  • schematu decyzyjnego lub schematu opisywania, który realizuje właściwą część procesu klasyfikacji lub opisywania obserwacji w oparciu o wydobyte cechy obiektów.
Powrót
O nas
Mapa Strony
Kontakt
 

TA STRONA UŻYWA COOKIE

X Nie pokazuj więcej
Dowiedz się więcej o celu ich używania w przeglądarce.
Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na używanie cookie, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki