რა განსხვავებაა შაბლონის აღიარებასა და მანქანას სწავლებას შორის?


პასუხი 1:

შაბლონის აღიარება (PR) არის სხვადასხვა ალგორითმის ტექნიკური გამოყენება მონაცემებში შაბლონების ამოცნობისთვის. ამრიგად, PR– ს შეუძლია გამოიყენოს მანქანა სწავლა (ML) ან საერთოდ არ. ეს იმიტომ ხდება, რომ პიარს, როგორც ტექნიკურ არეალს, ასევე შეიძლება მიაღწიონ ტრადიციულ ხელით დამზადებულ ალგორითმებს, რომელთა სწავლაც კი არ ხდება. ეს შეიძლება მხოლოდ PR– ისთვის მყარად განვითარებული სისტემა იყოს.

ML არის ის სფერო, სადაც სწავლა ხდება ექსკლუზიურად მაგალითებიდან. ML შეიძლება სასარგებლო იყოს პიარის სისტემების გაუმჯობესებაში. სინამდვილეში, ყველა ML სისტემა გამოიყენება PR სისტემებში, მაგრამ ყველა PR ალგორითმი არ იყენებს ML ალგორითმს.

ასე რომ, ML და PR განსხვავებულია, ერთი უფრო პრაქტიკულ მხარეზეა, მეორე კი უფრო მეტად თეორიულ მხარეზე.

PR არის ML– ის ტექნიკური პროგრამა.

იმედი მაქვს, ეს ხელს უწყობს.


პასუხი 2:

ბევრი არა. პირობები თითქმის სინონიმია. მაიკლ ბისოპის სახელმძღვანელო "შაბლონის აღიარება და მანქანა სწავლა" ამას გულისხმობს. PR– ის ისტორიულად ასოცირებული იყო კომპიუტერის ხედვის კონტექსტებთან. IEEE გარიგებები შაბლონების ანალიზისა და მანქანების დაზვერვის ჟურნალი არის ადგილი, სადაც გამოქვეყნდა კომპიუტერის ხედვაში არსებული პიონერული მოღვაწეობის დიდი ნაწილი. მაინტერესებს, რა კონტექსტში გაინტერესებთ მათი განსხვავება?


პასუხი 3:

შაბლონის აღიარება არის ის სფერო, რომელსაც დღეს 1960-იანი წლების დასაწყისში იყენებენ. ამ ველზე დიდ გავლენას ახდენს სტატისტიკის, მათემატიკის და სიგნალის დამუშავება. შედეგად, ნიმუშების აღიარების მეცნიერები, პირველ რიგში, მონაწილეობდნენ მონაცემთა მოდელის მათემატიკური მოდელების შემუშავებაში, ძირითადად, სტატისტიკური / ალბათური ჩარჩოდან.

მანქანათმცოდნეობა შედარებით ახალი თემაა და მას მრავალი ადამიანი ხედავს, როგორც AI– ს ქვეპროექტი. ML იყენებს სტატისტიკურ PR– ში შემუშავებულ თეორიებს, ეფექტური ალგორითმების შესაქმნელად, ტექნიკური პრობლემების გადასაჭრელად. მიუხედავად ამისა, ველებს შორის საზღვარი უცნობია. ამასთან, პიარი უფრო მეტ თეორიულ საზოგადოებას ეხება, ხოლო ML უფრო გამოყენებითი მეცნიერების დისციპლინას წარმოადგენს.


პასუხი 4:

შაბლონის აღიარება არის ის სფერო, რომელსაც დღეს 1960-იანი წლების დასაწყისში იყენებენ. ამ ველზე დიდ გავლენას ახდენს სტატისტიკის, მათემატიკის და სიგნალის დამუშავება. შედეგად, ნიმუშების აღიარების მეცნიერები, პირველ რიგში, მონაწილეობდნენ მონაცემთა მოდელის მათემატიკური მოდელების შემუშავებაში, ძირითადად, სტატისტიკური / ალბათური ჩარჩოდან.

მანქანათმცოდნეობა შედარებით ახალი თემაა და მას მრავალი ადამიანი ხედავს, როგორც AI– ს ქვეპროექტი. ML იყენებს სტატისტიკურ PR– ში შემუშავებულ თეორიებს, ეფექტური ალგორითმების შესაქმნელად, ტექნიკური პრობლემების გადასაჭრელად. მიუხედავად ამისა, ველებს შორის საზღვარი უცნობია. ამასთან, პიარი უფრო მეტ თეორიულ საზოგადოებას ეხება, ხოლო ML უფრო გამოყენებითი მეცნიერების დისციპლინას წარმოადგენს.