पैटर्न मान्यता: कार्य करना और इसके अनुप्रयोग

उभरती तकनीकी जैसे मशीन सीखना और साथ ही बड़ा डेटा। वर्तमान में, अलग-अलग डेटा उपलब्ध हो गए हैं जो या तो माना गया था अन्यथा माना जाता है। यह डेटा व्यापार के लाभों को बढ़ाने के लिए डेटा के विश्लेषण के लिए और अधिक कठिन तरीकों का उपयोग करने के लिए अतिरिक्त संभावित स्रोतों में तय किया जा सकता है। पैटर्न की मान्यता निगम के लिए योजनाबद्ध लाभ प्रदान करती है जो इसे बदलते बाजार में नॉनस्टॉप विकास से पूरा करती है। डिजिटल दुनिया में, पैटर्न कुछ भी नहीं है, लेकिन सब कुछ है, जिसे भौतिक रूप से भी देखा जा सकता है अन्यथा गणितीय रूप से एल्गोरिदम लागू करके देखा जा सकता है। मसलन, कपड़ों पर अलग-अलग रंग, बोलने का पैटर्न आदि कंप्यूटर विज्ञान वेक्टर सुविधाओं के सिद्धांतों की मदद से संकेत दिया जा सकता है।

पैटर्न मान्यता क्या है?

पैटर्न मान्यता परिभाषा डेटा को अलग-अलग करने के साथ-साथ सामान्य तत्वों पर आधारित सेगमेंटिंग की प्रक्रिया है अन्यथा निर्धारित मापदंड जो विशेष एल्गोरिदम द्वारा प्राप्त किए जा सकते हैं। यह मान्यता मशीन लर्निंग तकनीक के आवश्यक तत्वों में से एक है।

क्रिस्टोफर बिशप की प्रस्तुति काम की अवधारणाओं का वर्णन करती है पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता , जहां इस मान्यता से संबंधित है स्वचालित पहचान कंप्यूटर एल्गोरिदम के माध्यम से जानकारी में नियमितता और इन नियमितताओं का उपयोग करके कार्रवाई को विभिन्न श्रेणियों में डेटा वर्गीकरण की तरह लिया जा सकता है।

इस मान्यता का उपयोग करके, चीजों को उनकी विशेषताओं के आधार पर पहचाना जा सकता है। यह पैटर्न पूरे ईबे, स्पाइक्स, फ्लैट लाइनों और प्रवाह की डेटा कहानियों को बताता है। यहां डेटा कुछ भी हो सकता है जैसे कि टेक्स्ट, इमेज, साउंड, सेंटीमेंट, आदि। इन एल्गोरिदम का उपयोग करके, अनुक्रमिक प्रकृति के किसी भी डेटा को श्रृंखला को समझने योग्य बनाकर संसाधित किया जा सकता है।

पैटर्न मान्यता

इस मान्यता के उदाहरणों में मुख्य रूप से वक्ता की पहचान शामिल है, वाक् पहचान , स्वचालित चिकित्सा निदान, और एमडीआर (मल्टीमीडिया दस्तावेज़ मान्यता)।

पैटर्न-मान्यता की सुविधाओं को निरंतर, असतत बाइनरी चर के रूप में चिह्नित किया जा सकता है। इसे एक के अर्थ के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, (या) अधिक माप, गणना की जाती है ताकि यह चीज की कुछ महत्वपूर्ण विशेषताओं को गिना जाए। इस की विशेषताओं में मुख्य रूप से निम्नलिखित शामिल हैं।

• इस प्रणाली को तेजी से और सटीक परिचित पैटर्न की पहचान करनी चाहिए
• अज्ञात वस्तुओं को पहचानें और वर्गीकृत करें
• विभिन्न कोणों से वस्तुओं और आकृतियों की सटीक पहचान करें
• आंशिक रूप से दफन होने पर भी पैटर्न को पहचानें
• आसानी और स्वचालितता के साथ तेजी से पैटर्न की पहचान करें।

मॉडल

• इन मॉडलों को सांख्यिकीय, वाक्यात्मक या संरचनात्मक और टेम्पलेट मिलान जैसे तीन में वर्गीकृत किया जाता है।
• एक सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग यह जानने के लिए किया जाता है कि कोई सटीक टुकड़ा कहाँ है और इस तरह का मॉडल पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
• तत्वों के बीच एक अधिक मिश्रित संबंध का वर्णन करने के लिए सिंथेटिक या स्ट्रक्चरल मॉडल का उपयोग किया जाता है। इस तरह का मॉडल अर्ध-नियंत्रित मशीन सीखने का उपयोग करता है
• टेम्पलेट मिलान मॉडल का उपयोग पूर्वनिर्धारित टेम्पलेट द्वारा ऑब्जेक्ट की विशेषताओं के बराबर करने के साथ-साथ प्रॉक्सी की मदद से ऑब्जेक्ट को पहचानने के लिए किया जाता है। इस तरह के मॉडल का उपयोग साहित्यिक चोरी की जाँच के लिए किया जाता है।

काम में हो

इस मान्यता के एल्गोरिथ्म में मुख्य रूप से खोजपूर्ण और वर्णनात्मक जैसे दो मुख्य भाग शामिल हैं। व्याख्याकार को सूचना के भीतर सामान्यताओं की पहचान करने के लिए नियोजित किया जाता है, जबकि वर्णनात्मक का उपयोग सामान्य तरीके से वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

इन दो तत्वों के मिश्रण का उपयोग सूचनाओं को बाहर निकालने के लिए किया जा सकता है, जिसमें बड़े डेटा विश्लेषण के भीतर उपयोग शामिल है। उनके सहयोग से सामान्य कारकों का विश्लेषण विषय वस्तु के भीतर विवरण को दर्शाता है जो इसे समझने के लिए महत्वपूर्ण है।

पैटर्न मान्यता में शामिल प्रक्रिया / चरण

• विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना
• शोर से डेटा साफ किया
• डेटा संबंधित सुविधाओं के लिए मनाया जाता है अन्यथा सामान्य तत्व
• इसके बाद, इन तत्वों को सटीक वर्गों के भीतर क्लस्टर किया जाता है
• इन खंडों की जांच डेटा सेट के लिए अंतर्दृष्टि के लिए की जाती है
• हटाए गए अंतर्दृष्टि को व्यवसाय प्रक्रिया में निष्पादित किया जाता है।

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रिसेप्टर्स

PRR शब्द का अर्थ पैटर्न रिकॉग्निशन रिसेप्टर्स है। यह प्राकृतिक प्रतिरक्षा प्रणाली के उपयुक्त कार्य के भीतर एक आवश्यक भूमिका निभाता है। ये रोगाणु द्वारा निर्धारित मेजबान सेंसर हैं, जो रोगजनकों के लिए विशिष्ट अणुओं को नोटिस करते हैं। वे अणुओं के दो सेटों को पहचानने के लिए ज्यादातर जन्मजात प्रतिरक्षा प्रणाली कोशिकाओं जैसे कि डेंड्राइटिक कोशिकाओं, मोनोसाइट्स, मैक्रोफेज, उपकला और न्यूट्रोफिल कोशिकाओं के साथ व्यक्त किए गए प्रोटीन हैं:

PAMPS (रोगज़नक़ से जुड़े आणविक पैटर्न) माइक्रोबियल रोगजनकों के माध्यम से जुड़े हुए हैं और DAMPS (क्षति से जुड़े आणविक पैटर्न) मेजबान सेल घटकों के माध्यम से जुड़े हुए हैं जो पूरे सेल क्षति के दौरान छुट्टी दे दी जाती है। इन्हें पीपीआरआर (आदिम पैटर्न-मान्यता रिसेप्टर्स) के रूप में भी नामित किया गया है क्योंकि वे प्रतिरक्षा प्रणाली के अन्य अंशों से पहले बदल गए थे।

PRRs उपसमूहों को उनके कार्य, लिगैंड विशिष्टता, स्थानीयकरण और विकासवादी संबंधों के आधार पर विभिन्न प्रकारों में वर्गीकृत किया जाता है। स्थानीयकरण के आधार पर, इसे दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है जैसे कि झिल्ली-बद्ध PRRs और साइटोप्लाज्मिक PRRs। झिल्ली-बाध्य पीआरआर में टीएलआर (टोल-जैसे रिसेप्टर्स) और सीएलआर (सी-टाइप लेक्टिन रिसेप्टर्स) शामिल हैं, जबकि साइटोप्लाज्मिक पीआरआर में एनएलआर (एनओडी-जैसे रिसेप्टर्स) और आरएलआर (आरआईजी-आई-लाइक रिसेप्टर्स) शामिल हैं।

लाभ

पैटर्न-मान्यता के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैं।

• यह वर्गीकरण समस्याओं को हल करता है
• यह नकली बायो-मेट्रिक डिटेक्शन समस्याओं का समाधान करता है
• इसका उपयोग नेत्रहीन क्षतिग्रस्त नेत्रहीन लोगों के लिए कपड़े के पैटर्न को पहचानने के लिए किया जाता है।
• यह स्पीकर के डिराइजेशन में मदद करता है।
• इसका उपयोग करके कोई एक विशिष्ट वस्तु को एक भिन्न कोण से पहचान सकता है।

नुकसान

पैटर्न-मान्यता के नुकसान में निम्नलिखित शामिल हैं।

• इस तरह की मान्यता को निष्पादित करना मुश्किल है और यह एक अत्यंत धीमी विधि है।
• इसे बढ़ाया सटीकता प्राप्त करने के लिए एक बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है।
• यह स्पष्ट नहीं कर सकता कि एक सटीक वस्तु की पहचान क्यों की गई है।

अनुप्रयोग

पैटर्न मान्यता अनुप्रयोगों मुख्य रूप से निम्नलिखित शामिल हैं।

• इसका उपयोग इमेज प्रोसेसिंग, विश्लेषण और विभाजन में किया जाता है
• कंप्यूटर दृष्टि में इसका उपयोग किया जाता है
• इसका उपयोग रडार सिग्नल या विश्लेषण के वर्गीकरण में किया जाता है
• में इसका उपयोग किया जाता है फिंगरप्रिंट पहचान
• इसका उपयोग भूकंपीय विश्लेषण में किया जाता है
• यह भाषण मान्यता में उपयोग किया जाता है

पैटर्न मान्यता पत्र पैटर्न-मान्यता में व्यापक ध्यान के संक्षिप्त लेखों के तेजी से प्रकाशन का लक्ष्य है। विषय के क्षेत्रों में मुख्य रूप से IAPR- इंटरनेशनल एसोसिएशन ऑफ पैटर्न मान्यता के तकनीकी समूहों द्वारा हस्ताक्षरित जागरूकता के सभी वर्तमान क्षेत्र शामिल हैं। इसके उदाहरणों में मुख्य रूप से सांख्यिकीय, तंत्रिका नेटवर्क, डाटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, बीजगणितीय, पैटर्न-मान्यता ग्राफ के आधार पर, सिग्नल विश्लेषण, इमेज प्रोसेसिंग, रोबोटिक्स, भाषण मान्यता, संगीत विश्लेषण, मल्टीमीडिया सिस्टम, बायोमेट्रिक्स, आदि शामिल हैं।

इस प्रकार, यह सभी पैटर्न मान्यता के बारे में है। आगे के लिए विकास कम्प्यूटेशनल प्रौद्योगिकी की कुंजी है। इसका उपयोग करके, बड़े डेटा के विश्लेषण अधिक विकसित कर सकते हैं और सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से लाभ प्राप्त कर सकते हैं। इसे किसी भी प्रकार के उद्योग के भीतर निष्पादित किया जा सकता है, जहां सूचना के भीतर उनकी जानकारी की तुलना होती है। इस प्रकार, इस तकनीक को अपने व्यापार के संचालन में निष्पादित करने के अवसर पर विश्वास करना समझदारी है, ताकि उन्हें अतिरिक्त कुशल बनाया जा सके। यहाँ आपके लिए एक सवाल है, क्या है पैटर्न मान्यता रिसेप्टर ?