Reconnaissance de motifs pour les données temporelles

1. Quel type de données peut être accepté dans la reconnaissance de motifs?
2. Comment identifier les modèles dans les données de séries chronologiques?
3. Quels sont les trois principaux modèles de reconnaissance de motifs?

Quel type de données peut être accepté dans la reconnaissance de motifs?

La reconnaissance des modèles est une dérivée de l'apprentissage automatique qui utilise l'analyse des données pour reconnaître les modèles et régularités entrants. Ces données peuvent être n'importe quoi, du texte et des images aux sons ou à d'autres qualités définissables. La technique peut reconnaître rapidement et avec précision des modèles partiellement cachés même dans les objets inconnus.

Comment identifier les modèles dans les données de séries chronologiques?

De nombreuses méthodes qui reconnaissent les modèles dans les séries chronologiques le font en transformant d'abord les séries chronologiques en un type de données plus courant. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique classique est utilisé pour détecter et classer le motif. La reconnaissance des motifs visuels y parvient en transformant d'abord les données en une image.

Quels sont les trois principaux modèles de reconnaissance de motifs?

Il existe six théories principales de la reconnaissance des modèles: correspondance de modèle, correspondance de prototypes, analyse des fonctionnalités, théorie de reconnaissance par composants, traitement ascendante et de haut en bas et analyse de Fourier.