Inhoudsopgave:
Definitie - Wat betekent patroonherkenning?
In IT is patroonherkenning een onderdeel van machinaal leren dat de nadruk legt op de herkenning van gegevenspatronen of gegevensregelmatigheden in een bepaald scenario. Het is een onderverdeling van machine learning en het moet niet worden verward met daadwerkelijke studie van machine learning. Patroonherkenning kan ofwel “onder toezicht” zijn, waar eerder bekende patronen in een gegeven gegevens kunnen worden gevonden, of “zonder toezicht”, waar geheel nieuwe patronen worden ontdekt.
Techopedia verklaart Patroonherkenning
Het doel achter algoritmen voor patroonherkenning is om een redelijk antwoord te bieden voor alle mogelijke gegevens en om invoergegevens te classificeren in objecten of klassen op basis van bepaalde functies. Een "meest waarschijnlijke" matching wordt uitgevoerd tussen verschillende datavoorbeelden en hun belangrijkste kenmerken worden gematcht en herkend.
Patroonherkenning en patroonafstemming worden soms verward als hetzelfde, terwijl ze dat in feite niet zijn. Terwijl patroonherkenning op zoek is naar een vergelijkbaar of meest waarschijnlijk patroon in een gegeven gegevens, zoekt patroonherkenning exact hetzelfde patroon. Patroonvergelijking wordt niet beschouwd als onderdeel van machine learning, hoewel het in sommige gevallen tot vergelijkbare resultaten leidt als patroonherkenning.
Deze definitie is geschreven in de context van informatica
