Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значи препознавање образаца?
У ИТ-у, препознавање узорка је грана машинског учења која наглашава препознавање образаца података или правилности података у датом сценарију. То је пододељење машинског учења и не би га требало мешати са стварним студијама машинског учења. Препознавање узорака може бити или „надзирано“, при чему се претходно познати обрасци могу наћи у датим подацима, или „неодржавани“, где су откривени потпуно нови обрасци.
Тецхопедиа објашњава препознавање образаца
Циљ иза алгоритама за препознавање узорака је пружање разумног одговора за све могуће податке и класификација улазних података у објекте или класе на основу одређених функција. "Највјероватније" подударање се врши између различитих узорака података и њихове кључне карактеристике се подударају и препознају.
Препознавање и подударање узорака понекад се збуњују као иста ствар када, у ствари, нису. Док препознавање узорака тражи сличан или највјероватнији образац у датим подацима, подударање узорака тражи потпуно исти узорак. Усклађивање узорка се не сматра дијелом машинског учења, иако у неким случајевима доводи до сличних резултата као и препознавање узорака.
Ова дефиниција је написана у контексту информатике
