‏تقنية التعرف على الأنماط: دليل شامل لفهم أنواعها وتطبيقاتها

هناك طريقتان أساسيتان لتصنيف تقنيات التعرف على الأنماط

التصنيف الخاضع للرقابة

في طريقة التعرف على الأنماط الخاضعة للإشراف، يقوم الإنسان بتدريب خوارزمية حاسوبية للتعرف على الأنماط بناءً على مجموعات بيانات محددة مسبقًا.

تصنيف غير خاضع للرقابة

في التصنيف غير الخاضع للرقابة، يتعلم النموذج بشكل مستقل دون أي توجيه مباشر من الإنسان.

تحدد خوارزمية الكمبيوتر الارتباطات بين عناصر البيانات المتعددة (المدخلات) بناءً على درجة تشابهها وتصنف البيانات.

1- التعرف على الأنماط الإحصائية

يستخدم نهج التعرف على الأنماط البيانات الإحصائية التي تتعلم من الأنماط والأمثلة، وتجمع التعليقات وتعالجها لتحديد النمط.

يقوم هذا النموذج بعد ذلك بتعميم الملاحظات المجمعة وتطبيق القواعد على مجموعات البيانات أو الأمثلة الجديدة.

2- التعرف على الأنماط النحوية

يتضمن التعرف على الأنماط النحوية أنماطًا معقدة يمكن تحديدها باستخدام نهج هرمي لوصف الأنماط والتعرف عليها، كما هو الحال في معالجة اللغة الطبيعية.

3- التعرف على الأنماط العصبية

تستخدم هذه الطريقة الشبكات العصبية الاصطناعية وتتعلم من علاقات الإدخال/الإخراج المعقدة وغير الخطية، وتتكيف مع البيانات، وتكتشف الأنماط.

في هذه الطريقة، يحدث التعلم من خلال تقديم ردود فعل لأنماط المدخلات، مثلما يتعلم البشر من تجاربهم وأخطائهم السابقة.

4- مطابقة القالب

تعد مطابقة القالب من أبسط طرق التعرف على الأنماط، حيث يتم تحديد التشابه بين كيانين من خلال مطابقة العينة بالقالب المرجعي (أي عينة أخرى قبلها أو ما يعرف إحصائيا بالعامل الأساسي).

تُستخدم هذه الطرق عادةً في معالجة الصور الرقمية، حيث تتم مطابقة أجزاء صغيرة من الصورة مع صورة القالب المخزنة.

تتضمن بعض الأمثلة الواقعية معالجة الصور الطبية والتعرف على الوجوه.

5- النهج المختلط

يستخدم النهج المختلط مجموعة من الأساليب المذكورة أعلاه للاستفادة من كل هذه الأساليب.

يستخدم مصنفات متعددة لاكتشاف الأنماط حيث يتم تدريب كل مصنف على مساحة ميزة محددة، ويتم التوصل إلى الاستنتاج بناءً على النتائج المتراكمة من جميع المصنفات.

1- جمع البيانات

الحصول على البيانات أو المعلومات من مصادر مختلفة، مثل أجهزة الاستشعار أو الكاميرات أو قواعد البيانات.

2- المعالجة المسبقة

تنظيف البيانات وإعدادها عن طريق إزالة الضوضاء أو المعلومات غير ذات الصلة أو القطع الأثرية.

3- خاصية الاستخراج

تحديد الميزات أو الخصائص ذات الصلة التي تمثل الأنماط الموجودة في البيانات بشكل فعال.

4- تصنيف الأسلوب

قم بتعيين نقاط البيانات إلى فئات أو فئات محددة مسبقًا بناءً على ميزاتها المستخرجة.

5- نمط المطابقة

مقارنة أنماط البيانات الجديدة مع الأنماط التي تم تعلمها مسبقًا لإجراء تنبؤات أو قرارات.

6- التغذية الراجعة والتعلم

تكييف نظام التعرف من خلال التغذية الراجعة والتعلم من التجارب السابقة.

1- التعرف على الصور

من خلال تحليل الأنماط المرئية، من الممكن تصنيف الأشياء بدقة، أو التعرف على الوجوه، أو حتى اكتشاف ميزات محددة داخل الصور.

ولهذا العديد من التطبيقات، مثل المركبات ذاتية القيادة التي تحدد إشارات المرور أو الأنظمة الأمنية التي تتعرف على الأفراد بناءً على أنماط الوجه.

2- مسح بصمات الأصابع

اليوم، تحتوي جميع الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة تقريبًا على ميزة التعرف على بصمات الأصابع لحماية الجهاز من الوصول غير المصرح به.

وذلك لأن هذه الأجهزة الذكية تستخدم تحليل الأنماط للتعرف على ميزات بصمة إصبعك وتحديد ما إذا كنت ستسمح أو ترفض طلب الوصول الخاص بالمستخدم.

3- تحليل النشاط الزلزالي

عند مراقبة كيفية تأثير الزلازل والكوارث الطبيعية الأخرى على قشرة الأرض، يعد التعرف على الأنماط أداة فعالة لدراسة مثل هذه المعلمات الجغرافية.

4- التعرف على الصوت

المساعدون الشخصيون ومحولات الكلام إلى نص هي أنظمة التعرف على الصوت التي تعمل على مبادئ التعرف على الأنماط.

5- الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، يعد التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية للحصول على علاج فعال.

أظهرت تقنيات التعرف على الأنماط نتائج واعدة في مجال التشخيص الطبي من خلال تحليل بيانات المرضى وتحديد الأنماط التي تشير إلى أمراض معينة.

6- الأمن السيبراني

يمكن للشبكات التنظيمية استخدام أنظمة الأمان القائمة على التعرف على الأنماط والتي تكتشف اتجاهات النشاط وتستجيب لسلوك المستخدم المتغير لمنع المتسللين المحتملين.

إذا كان لدى فرق الأمن السيبراني إمكانية الوصول الفوري إلى أنماط البرامج الضارة، فيمكنها اتخاذ الإجراءات اللازمة قبل وصول أي هجوم أو تهديد إلى الشبكة.

7- الروبوتات

أصبحت فرق العمل الروبوتية شائعة في مختلف الصناعات، مع استخدام الروبوتات بشكل متزايد لأداء مهام خطيرة.

على سبيل المثال، يتم الكشف عن المواد المشعة في الوقت الحاضر بواسطة الروبوتات، ومن المعروف أن هذه الأجهزة تستخدم التعرف على الأنماط لإكمال المهمة.