ఏదైనా AI లేదా ML ప్రాజెక్ట్‌ను నియంత్రించే ముఖ్య లక్షణాలలో సరళి గుర్తింపు ఒకటి. మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిశ్రమ ఖచ్చితంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు మంచి దిశలో ఉంది. ఈ వ్యాసంలో క్రింది గమనికలు కవర్ చేయబడతాయి:
- పరిచయం
- యంత్ర అభ్యాస
- సరళి గుర్తింపు
- సరళి గుర్తింపు యొక్క లక్షణాలు
- సరళి గుర్తింపులో శిక్షణ మరియు అభ్యాస నమూనాలు
- సరళి గుర్తింపు యొక్క అనువర్తనాలు
- సరళి గుర్తింపు యొక్క ప్రయోజనాలు
- యంత్ర అభ్యాసం మరియు సరళి గుర్తింపు మధ్య వ్యత్యాసం
- సారాంశం
పరిచయం
నేటి ప్రపంచంలో, సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగించలేని డేటాను వర్గీకరించడానికి అనేక రకాలైన డేటా వ్యవస్థల్లో ప్రవహిస్తోంది, ఇది కొన్ని షరతులను తనిఖీ చేయగల మరియు డేటాను వర్గీకరించగల నియమాలను కలిగి ఉంది.
ఉదాహరణతో php లో డిజైన్ నమూనాలు
ఈ సమస్యకు పరిష్కారం మెషిన్ లెర్నింగ్, దాని సహాయంతో మనం విభిన్నంగా వర్గీకరించగల నమూనాను సృష్టించవచ్చుడేటా నుండి నమూనాలు. స్పామ్ లేదా నాన్-స్పామ్ డేటా యొక్క వర్గీకరణ దీని యొక్క అనువర్తనాల్లో ఒకటి.
యంత్ర అభ్యాస
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక మోడల్ 100% ఖచ్చితమైనదని మేము cannot హించలేము కాని అంచనాలు సాధ్యమైనంత దగ్గరగా ఉండాలి, తద్వారా ఇది ఒక నిర్దిష్ట వర్గంలో వర్గీకరించబడుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో మోడల్ కొన్ని అల్గోరిథంల ఆధారంగా సృష్టించబడుతుంది, ఇది అంచనాలను రూపొందించడానికి అందించిన డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది.
మోడల్ గణాంకాలపై ఆధారపడుతుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ దానిని విశ్లేషించడానికి కొంత డేటాను తీసుకుంటుంది మరియు స్వయంచాలకంగా కొన్ని మోడల్‌ను సృష్టించగలదు. మంచి పొందడానికిఒక మోడల్ నుండి అంచనాలు, మేము వేర్వేరు లక్షణాలను కలిగి ఉన్న డేటాను అందించాలి, తద్వారా అల్గోరిథంలు ఇచ్చిన సమస్యలో ఉన్న వివిధ నమూనాలను అర్థం చేసుకుంటాయి.
సరళి గుర్తింపు
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఉపయోగించే అల్గోరిథంల సహాయంతో నమూనాలు గుర్తించబడతాయి. నమూనాలను గుర్తించడం అనేది శిక్షణ డేటా ద్వారా సృష్టించబడిన మోడల్ ఆధారంగా డేటాను వర్గీకరించే ప్రక్రియ, ఇది నమూనాల నుండి నమూనాలను మరియు లక్షణాలను కనుగొంటుంది.
సరళి గుర్తింపు అనేది వివిధ వర్గాలను గుర్తించి పొందగల ప్రక్రియనిర్దిష్ట డేటా గురించి సమాచారం. నమూనాల గుర్తింపు యొక్క కొన్ని అనువర్తనాలు వాయిస్ గుర్తింపు, వాతావరణ సూచన, చిత్రాలలో వస్తువు గుర్తింపు మొదలైనవి.
సరళి గుర్తింపు యొక్క లక్షణాలు:
నమూనా గుర్తింపు డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది.
పాక్షికంగా కనిపించినప్పుడు కూడా నమూనాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించండి.
తెలిసిన నమూనాలను గుర్తించగలగాలి.
నమూనాను వివిధ కోణాలు మరియు ఆకారాల నుండి గుర్తించాలి.
సరళి గుర్తింపులో శిక్షణ మరియు అభ్యాస నమూనాలు
మొదట డేటాను సెట్ చేయడానికి విభజించాలి, అంటే శిక్షణ మరియు పరీక్షా సెట్. డేటా నుండి నేర్చుకోవడం అందించిన డేటాను బట్టి సిస్టమ్ యొక్క అంచనాలు ఎలా ఉన్నాయో తెలియజేయగలవు మరియు నిర్దిష్ట డేటాకు ఏ అల్గోరిథం బాగా సరిపోతుంది, ఇది చాలా ముఖ్యమైన దశ. డేటాను రెండు వర్గాలుగా విభజించినందున, మేము ఒక అల్గోరిథంకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు మరియు పరీక్షా మోడల్‌ను పరీక్షించడానికి ఉపయోగిస్తారు, డేటా ఇప్పటికే విభిన్న శిక్షణగా ఉండాలి మరియు పరీక్ష డేటా భిన్నంగా ఉండాలి.
కాబట్టి మేము డేటాను రెండు సెట్లుగా విభజిస్తాము, సాధారణంగా మేము డేటాను విభజిస్తాము, దీనిలో 70% డేటా మోడల్ శిక్షణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, అల్గోరిథంలు అందించిన నుండి ముఖ్యమైన నమూనాలను సంగ్రహిస్తాయిడేటా మరియు ఒక నమూనాను సృష్టిస్తుంది. టెస్టింగ్ సెట్ మొత్తం డేటాలో 30% కలిగి ఉంది మరియు అది మోడల్ యొక్క పనితీరును ధృవీకరించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, అనగా ఫలితాలను ఎంత అంచనా వేసే మోడల్.
సరళి గుర్తింపు యొక్క అనువర్తనాలు
కంప్యూటర్ దృష్టి : చిత్రాలలోని వస్తువులను నమూనా గుర్తింపు సహాయంతో గుర్తించవచ్చు, ఇది ముఖం లేదా వీడియో నుండి కొన్ని నమూనాలను తీయగలదు, వీటిని ముఖ గుర్తింపు, వ్యవసాయ సాంకేతికత మొదలైన వాటిలో ఉపయోగించవచ్చు.
పౌర పరిపాలన: కారు వంటి వస్తువులను గుర్తించడానికి నిఘా మరియు ట్రాఫిక్ విశ్లేషణ వ్యవస్థలు.
ఇంజనీరింగ్: అలెక్సా, సిరి మరియు గూగుల్ నౌ వంటి వ్యవస్థలలో స్పీచ్ రికగ్నిషన్ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
జావాలో అధికారాలను ఎలా ఉపయోగించాలి
భూగర్భ శాస్త్రం: రాక్స్ గుర్తింపు, ఇది రాళ్ళను గుర్తించడానికి భూవిజ్ఞాన శాస్త్రవేత్తకు సహాయపడుతుంది.
మాటలు గుర్తుపట్టుట: ప్రసంగ గుర్తింపులో, పదాలు ఒక నమూనాగా పరిగణించబడతాయి మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు అల్గోరిథంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి.
వేలిముద్ర స్కానింగ్: వేలిముద్రల గుర్తింపులో, సంస్థలలో హాజరును గుర్తించడానికి అనువర్తనంలో ఒక వ్యక్తిని గుర్తించడానికి నమూనా గుర్తింపు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
సరళి గుర్తింపు యొక్క ప్రయోజనాలు
- DNA సన్నివేశాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు
- వైద్య రంగంలో మరియు రోబోటిక్స్లో విస్తృతంగా వర్తించబడుతుంది.
- నమూనా గుర్తింపును ఉపయోగించి వర్గీకరణ సమస్యలను పరిష్కరించవచ్చు.
- బయోమెట్రిక్ డిటెక్షన్
- వివిధ కోణాల నుండి ఒక నిర్దిష్ట వస్తువును గుర్తించగలదు.
యంత్ర అభ్యాసం మరియు సరళి గుర్తింపు మధ్య వ్యత్యాసం
ML అనేది స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా డేటా నుండి నేర్చుకునే ఒక అంశం, ఇది ప్రకృతిలో పునరుక్తిగా ఉండవచ్చు మరియు ఇది పనులను కొనసాగిస్తూనే ఉంటుంది. ML అనేది నమూనా గుర్తింపు యొక్క ఒక రూపం, ఇది ప్రాథమికంగా నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు వాటిని ఆచరణాత్మక సమస్యలకు వర్తింపజేయడానికి శిక్షణా యంత్రాల ఆలోచన. ML అనేది డేటా నుండి నేర్చుకోగల లక్షణం మరియు మెరుగైన పనితీరును కనబరచడానికి పునరుత్పత్తి చేస్తూనే ఉంటుంది, అయితే, సరళి గుర్తింపు సమస్యలను నేర్చుకోదు కాని, నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి దీనిని కోడ్ చేయవచ్చు. నమూనాల నుండి పొందిన గణాంక సమాచారం ఆధారంగా నమూనా వర్గీకరణ డేటా వర్గీకరణగా నిర్వచించబడింది.
యంత్ర అభ్యాసం సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న పనిలో సరళి గుర్తింపు ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. అదేవిధంగా, మానవులు నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా నేర్చుకుంటారు. నమూనాలు మారుతూ ఉంటాయిదృశ్య నమూనాలు, ధ్వని నమూనాలు, సంకేతాలు, వాతావరణ డేటా మొదలైనవి. గణాంక విశ్లేషణను ఉపయోగించి నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి ML మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేయవచ్చు, ఇది డేటాను మరింత వర్గీకరించగలదు. ఫలితాలు సంభావ్య విలువ కావచ్చు లేదా డేటా సంభవించే అవకాశంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
సారాంశం
ఈ వ్యాసంలో, ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన నమూనాను రూపొందించడానికి యంత్ర అభ్యాసం మరియు నమూనా గుర్తింపు అంటే ఏమిటి, అవి ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయో పరిశీలించాము. మేము నమూనా గుర్తింపు యొక్క విభిన్న లక్షణాలను అన్వేషించాము. అలాగే, డేటాను శిక్షణా సమితి మరియు పరీక్షా సమితిగా ఎలా విభజించారు మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను అందించగల సమర్థవంతమైన నమూనాను రూపొందించడానికి దాన్ని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు. వాటి యొక్క అనువర్తనాలు ఏమిటి మరియు అవి ఒకదానికొకటి ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయి?
ఎడురేకా పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం వంటి పద్ధతుల్లో మిమ్మల్ని ప్రావీణ్యం కలిగిస్తుంది మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.
ఈ వ్యాసానికి సంబంధించిన ఏవైనా ప్రశ్నలు మీకు ఉంటే, దయచేసి వాటిని ఇక్కడ ఉంచండి వ్యాఖ్యల విభాగం క్రింద మరియు మేము వీలైనంత త్వరగా తిరిగి వస్తాము.