ألفا ويب - alfa web  ألفا ويب - alfa web
recent

أحدث المقالات

recent
برمجة
جاري التحميل ...

فروع الذكاء الإصطناعي : التعرف على الأنماط Pattern Recogonition #الدرس السادس عشر

فروع الذكاء الإصطناعي : التعرف على الأنماط Pattern Recognition

التعرف على الأنماط

مرحباً بكم في الدرس السادس عشر من دروس الذكاء الإصطناعي و اليوم مع فرع جديد من فروع الذكاء الإصطناعي و هو : التعرف على الأنماط Pattern Reconition ، سنحاول إعطائكم شرح جيد و منسق من أجل فهم رائع و جيدٍ أيضاً ، مع أمثلة يُستخدم فيها الدرس في أهم تطبيقات الذكاء الإصطناعي ، فالنبدأ على بركة الله :

التعرف على الأنماط Pattern Reconition :

إختصارها (PR) و هو من أهم الفروع العلمية الحديثة و الأكثر إستخداماً و لهذا تم تعريفهم في أكثر من مصدر مختلف و منهم :
  • من Schalkoff : هو العلم التي يهتم بوصف أو تصنيف التعرف على المقاييس.
  • من Schürmann : و هو عملية إعطاء أسماء للملاحظات.
  • من Duda and Hart : هو العلاقة الرابطة بين الكائنات أو الأحداث المادية و بين واحد أو أكثر من التصنيفات المحددة مسبقاً.
  • من Fukunaga : هو مسألة تقدير دوال الكثافة الإحتمالية في فضاء عالي الأبعاد و تقسيم الفضاء إلى ناطق من المجاميع أو التصنيفات.

مسائل التعرف على الأنماط : 

  • رؤية الآلة و التفتيش المرئي.
  • التعرف على الرموز.
  • التشخيص بمساعدة الحاسوب.
  • التعرف على الكلام "مثل المساعد الشخصي لجوجل أو غيرها"

منهجيات التعرف على الأنماط Approaches For Pattern Recognition :

  • مطابقة القالب Template Matching
  • التصنيف الإحصائي Statistical Classification
  • المطابقة التركيبية و الإعرابية Syntactic or Structural

شرح منهجيات التعرف على الأنماط الثلاثة :

مطابقة القالب Template Matching : تقوم هذه المنهجية بمطابقة القالب المخزم مسبقاً ، مع الاخذ بالإعتبار تغيرات الترجمة و التدوير و التكبير ، و قياس التشابه و الترابط بالإعتماد على مجموعة التدريب...

التصنيف الإحصائي Statistical Classification : يتم تمثيل كل واحد من الأنماط بصيغة المميزات أو المقاييس ، و تعرض كنقطة في فظاء من البُعد (د) ، و تستخدم مجموعات التدريب لتأسيس حدود القرارات المختلفة في فظاء المميزات ، و ذلك بإتباع منهجيات تحليل مميزات أو نظريات القرار.

المطابقة التركيبية و الإعرابية Syntactic or Structural : النمط المركب يتكون من أنماط فرعية و بعض العلاقات بينها ، و هي نفسها مكونة من أنماط جزئية أساسية بسيطة تسمى الجذور Primitives ، و تُعرض الأنماط بشكل جمل معتمدة على اللغة ، و تعرض الجذور بشكل حروف هجائية ، و تولد الجمل على قواعد اللغة Grammar.

و بهذا يمكن وصف أعداد كبيرة من الانماط المركبة بواسطة أقل عدد من الجذور و قواعد اللغة ، و يتم الإستدلال على قواعد أي نمط مصنف بالإستدلال من الأمثلة التدريبية.

تطبيقات تتطلب التعرف على الأنماط  في الذكاء الإصطناعي :

  1. تقسيم و معالجة الصور / تحليل تعاملات الفوركس و المالية.
  2. تشخيص الآلة و البشر / الفحص الصناعي...
  3. تحليل الزلازل / التنبؤ المالي...
  4. رؤية الحاسوب / التشخيص الطبي و التكنولوجيا الطبية الحديثة...

و هذه كانت أهم تطبيقات الذكاء الإصطناعي الذي تتطلب هذا الفرع "أنماط الذكاء الإصطناعي" ، أي أن هذا الدرس مهم للغاية في تطبيقاتك المستقبلية إن كنت مهتم بتعلم الذكاء الإصطناعي ، و إذا أعجبك أو أعجبتك الدروس لا تنسى متابعة صفحتنا على الفيس بوك من : هنا ، و مرحباً بالجديد دائما...

عن الكاتب

Mr Salah

التعليقات




اتصل بنا

إذا أعجبك محتوى مدونتنا نتمنى البقاء على تواصل دائم ، فقط قم بإدخال بريدك الإلكتروني للإشتراك في بريد المدونة السريع ليصلك جديد المدونة أولاً بأول ، كما يمكنك إرسال رساله بالضغط على الزر المجاور ...

المشاركات الشائعة

أريشيف المدونة

زوار المدونة

إحصاءات المدونة

عن موقع ألفا ويب

موقع تقني برمجي من الدرجة الأولى، حيث يقدم مجموعة من المقالات والدروس وكذا النصائح في جميع المجالات الرقمية والبرمجية باللغة العربية

جميع الحقوق محفوظة

ألفا ويب - alfa web