在代表AI實(shí)現方式的7種AI模式中，最常見(jiàn)的一種就是識別模式。AI識別模式的主要思想是，我們正在使用機器學(xué)習和認知技術(shù)來(lái)幫助識別非結構化數據并將其分類(lèi)為特定的分類(lèi)。非結構化數據可以是圖像，視頻，文本，甚至是定量數據。這種模式的強大之處在于，我們使機器能夠輕松地完成大腦似乎可以做的事情：確定我們在周?chē)F實(shí)世界中所感知的事物。
識別模式值得注意，因為它主要是解決圖像識別挑戰的嘗試，引起了人們對AI深度學(xué)習方法的濃厚興趣，并幫助掀起了最新一波AI投資和興趣熱潮。但是，識別模式不僅限于圖像識別。實(shí)際上，我們可以使用機器學(xué)習來(lái)識別和理解圖像，聲音，手寫(xiě)，項目，面部和手勢。目的是讓機器識別和理解非結構化數據。由于A(yíng)I的廣泛應用，其識別模式是AI解決方案的重要組成部分。
結構化數據和非結構化數據之間的區別在于，結構化數據已經(jīng)被標記并且易于解釋?zhuān)欠墙Y構化數據是大多數實(shí)體奮斗的地方。組織中多達90%的數據是非結構化數據。對于企業(yè)而言，有必要能夠理解這一點(diǎn)并解釋這些數據，這就是AI介入的地方。盡管我們可以使用現有的查詢(xún)技術(shù)和信息系統從結構化數據中收集分析價(jià)值，但是將這些方法與非結構化數據一起使用要困難得多數據。這就是將機器學(xué)習應用于此類(lèi)問(wèn)題時(shí)使其成為強大工具的原因。
機器學(xué)習具有識別或匹配在數據中看到的模式的強大能力。具體來(lái)說(shuō)，我們使用監督學(xué)習方法對這種模式進(jìn)行機器學(xué)習。通過(guò)監督學(xué)習，我們使用標記良好的培訓數據來(lái)教計算機將輸入分類(lèi)為一組確定的類(lèi)別。該算法會(huì )反復顯示數據，并使用該數據和訓練標簽來(lái)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，以將數據準確地分類(lèi)到那些類(lèi)別中。該系統正在這些圖像之間建立神經(jīng)連接，并反復顯示該圖像一遍又一遍或相似的圖像，其目標是最終使計算機根據訓練而識別圖像中的內容。當然，這些識別系統高度依賴(lài)于高質(zhì)量，標記良好的數據，代表所得模型將在現實(shí)世界中公開(kāi)的數據種類(lèi)。在這類(lèi)系統中，垃圾大量涌入。
識別模式的許多應用
識別模式的主要目標是使機器系統能夠從本質(zhì)上查看非結構化數據，對其進(jìn)行分類(lèi)，對其進(jìn)行分類(lèi)，以及以其他方式理解未開(kāi)發(fā)價(jià)值的“斑點(diǎn)”。從醫學(xué)成像到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，從手寫(xiě)識別到面部識別，語(yǔ)音和語(yǔ)音識別，甚至在視頻和所有類(lèi)型的數據中識別最詳細的事物，這種模式的應用都可以在廣泛的應用中看到。自動(dòng)駕駛汽車(chē)。啟用了機器學(xué)習的識別功能為安全和監視系統增加了強大的功能，具有觀(guān)察多個(gè)同步視頻流并識別諸如貨車(chē)或什至在一天中特定時(shí)間不在的人員之類(lèi)的功能。
識別模式的商業(yè)應用也很有效。例如，在在線(xiàn)零售和電子商務(wù)行業(yè)中，需要識別和標記將在線(xiàn)銷(xiāo)售的產(chǎn)品的圖片。以前，人類(lèi)必須根據其所有屬性，標簽和類(lèi)別費力地對每個(gè)圖像進(jìn)行分類(lèi)。如今，基于機器學(xué)習的識別系統能夠快速識別目錄中尚不存在的產(chǎn)品，并應用無(wú)需任何人工干預即可在線(xiàn)銷(xiāo)售這些產(chǎn)品所需的全部數據和元數據。與要疲倦或無(wú)聊的人工相比，這是人工智能介入并能夠更快，更高效地完成任務(wù)的好地方。更不用說(shuō)這些系統可以避免人為錯誤，并允許員工從事更具價(jià)值的工作。
這種識別功能不僅可用于圖像，而且還可用于識別語(yǔ)音?，F有許多應用程序可以告訴您正在播放的歌曲，甚至可以識別正在講話(huà)的人的聲音。這種模式識別的另一種應用是識別動(dòng)物的聲音。在保護和野生動(dòng)植物研究領(lǐng)域，自動(dòng)聲音識別的使用被證明是有價(jià)值的。使用可以識別不同動(dòng)物聲音和叫聲的機器，是跟蹤種群和習性并更好地全面了解不同物種的好方法。
人工智能識別模式最廣泛采用的應用之一是手寫(xiě)和文本識別。幾十年來(lái)，我們已經(jīng)擁有光學(xué)字符識別(OCR)技術(shù)，可以將打印的字符映射到文本，但是傳統的OCR在處理任意字體和手寫(xiě)功能方面受到了限制。具有機器學(xué)習功能的手寫(xiě)和文本識別在這項工作上要好得多，因為它不僅可以識別多種打印或手寫(xiě)模式下的文本，而且還可以識別正在記錄的數據類(lèi)型。例如，如果存在被格式化為列或表格格式的文本，則系統可以識別列或表，并適當地轉換為正確的數據格式以供機器使用。同樣，系統可以識別數據模式，例如社會(huì )安全號碼或信用卡號碼。這種技術(shù)的應用之一是自動(dòng)柜員機上的自動(dòng)支票存款?？蛻?hù)將他們的手寫(xiě)支票插入機器，然后可以用來(lái)創(chuàng )建存款，而不必去找真人來(lái)存入您的支票。
AI的識別模式也適用于人類(lèi)手勢。這是視頻游戲行業(yè)已經(jīng)大量使用的東西。玩家可以做出某些手勢或動(dòng)作，然后成為游戲中的命令來(lái)移動(dòng)角色或執行任務(wù)。另一個(gè)主要應用程序是在零售世界中，通過(guò)能夠虛擬嘗試來(lái)幫助客戶(hù)。外科醫生甚至將其應用于醫療領(lǐng)域，以幫助他們執行任務(wù)或將其刪除，甚至在人們必須要在真實(shí)的人身上執行某些任務(wù)之前就對其進(jìn)行培訓。通過(guò)使用識別模式，機器甚至可以在不需要人工干預的情況下理解手語(yǔ)并根據需要翻譯和解釋該語(yǔ)言。
在醫療行業(yè)中，AI被用于識別各種放射成像中的圖案。例如，這些系統被用于識別骨折，阻塞，動(dòng)脈瘤，潛在的癌變結構，甚至被用于幫助診斷潛在的結核病或冠狀病毒感染病例。醫學(xué)專(zhuān)家預測，在短短幾年內，機器將首先對大多數放射圖像進(jìn)行分析，并立即識別出異?；蚰Ｊ?，然后再向放射科醫生進(jìn)行進(jìn)一步評估。
識別合作伙伴也正在用于識別假冒產(chǎn)品?；跈C器學(xué)習的識別系統正在研究從假冒產(chǎn)品到可能的毒品走私的所有內容。從使用圖像獲取保險報價(jià)到在自然災害后分析衛星圖像以評估損失，這種AI模式的使用正影響著(zhù)每個(gè)行業(yè)。
鑒于機器學(xué)習在識別模式并將其應用于識別方面的優(yōu)勢，這種AI用例將繼續被廣泛采用應該不足為奇。實(shí)際上，在短短幾年內，我們可能會(huì )逐漸將AI的識別模式視為理所當然，甚至不認為它是AI。這恰恰體現了這種AI模式的潛力。
