تقنية التعرف على الأنماط: دليل شامل لفهم أنواعها وتطبيقاتها

طريقتان أساسيتان لتصنيف تقنيات التعرف على الأنماط

التصنيف الخاضع للإشراف

في طريقة التعرف على الأنماط الخاضعة للإشراف، يقوم الإنسان بتدريب خوارزمية حاسوبية للتعرف على الأنماط بناءً على مجموعات بيانات محددة مسبقًا.

التصنيف غير الخاضع للإشراف

في التصنيف غير الخاضع للإشراف، يتعلم النموذج بشكل مستقل دون أي توجيه مباشر من الإنسان.

تحدد خوارزمية الكمبيوتر الارتباطات بين عناصر البيانات المتعددة (المدخلات) بناءً على درجة تشابهها وتقوم بتصنيف البيانات.

1- التعرف على الأنماط الإحصائية

يستخدم نهج التعرف على الأنماط البيانات الإحصائية التي تتعلم من الأنماط والأمثلة، ويقوم بجمع الملاحظات ومعالجتها لتحديد النموذج.

يقوم هذا النموذج بعد ذلك بتعميم الملاحظات المجمعة وتطبيق القواعد على مجموعات البيانات أو الأمثلة الجديدة.

2- التعرف على الأنماط النحوية

يتضمن التعرف على الأنماط النحوية أنماطًا معقدة يمكن تحديدها باستخدام نهج هرمي لوصف الأنماط والتعرف عليها، كما هو الحال في معالجة اللغة الطبيعية.

3- التعرف على الأنماط العصبية

تستخدم هذه الطريقة الشبكات العصبية الاصطناعية وتتعلم من علاقات الإدخال/الإخراج المعقدة وغير الخطية، وتتكيف مع البيانات، وتكتشف الأنماط.

في هذه الطريقة، يحدث التعلم من خلال تقديم تعليقات لأنماط الإدخال، وهذا يشبه إلى حد كبير تعلم البشر من تجاربهم وأخطائهم السابقة.

4- مطابقة القالب

تعد مطابقة القالب واحدة من أبسط طرق التعرف على الأنماط، حيث يتم تحديد التشابه بين كيانين من خلال مطابقة العينة مع القالب المرجعي (أي مع عينة أخرى قبلها أو ما يعرف إحصائيا بالعامل الأساسي).

تُستخدم هذه الأساليب عادةً في معالجة الصور الرقمية، حيث تتم مطابقة أجزاء صغيرة من الصورة مع صورة القالب المخزنة.

تشمل بعض الأمثلة الواقعية معالجة الصور الطبية والتعرف على الوجوه.

5- النهج المختلط

يستخدم النهج المختلط مجموعة من الأساليب المذكورة أعلاه للاستفادة من كل هذه الأساليب.

ويستخدم مصنفات متعددة لاكتشاف الأنماط حيث يتم تدريب كل مصنف على مساحة ميزة محددة، ويتم التوصل إلى الاستنتاج بناءً على النتائج المتراكمة من جميع المصنفات.

1- جمع البيانات

الحصول على البيانات أو المعلومات من مصادر مختلفة، مثل أجهزة الاستشعار أو الكاميرات أو قواعد البيانات.

2- المعالجة المسبقة

تنظيف البيانات وإعدادها عن طريق إزالة الضوضاء أو المعلومات غير ذات الصلة أو القطع الأثرية.

3- ميزة الاستخراج

تحديد الميزات أو الخصائص ذات الصلة التي تمثل الأنماط الموجودة في البيانات بشكل فعال.

4- تصنيف النمط

تعيين نقاط البيانات إلى فئات أو فئات محددة مسبقًا بناءً على ميزاتها المستخرجة.

5- نمط المطابقة

مقارنة أنماط البيانات الجديدة مع الأنماط التي تم تعلمها مسبقًا لإجراء تنبؤات أو قرارات.

6- ردود الفعل والتعلم

تكييف نظام الاعتراف من خلال التغذية الراجعة والتعلم من التجارب السابقة.

1- التعرف على الصور

من خلال تحليل الأنماط المرئية، يمكن تصنيف الأشياء بدقة، أو التعرف على الوجوه، أو حتى اكتشاف ميزات محددة داخل الصور.

وهذا له العديد من التطبيقات، مثل المركبات ذاتية القيادة التي تحدد إشارات المرور أو الأنظمة الأمنية التي تتعرف على الأفراد بناءً على أنماط الوجه.

2- مسح بصمات الأصابع

اليوم، تحتوي جميع الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة تقريبًا على ميزة التعرف على بصمات الأصابع لحماية الجهاز من الوصول غير المصرح به.

وذلك لأن هذه الأجهزة الذكية استخدمت تحليل الأنماط للتعرف على ميزات بصمة إصبعك وتحديد ما إذا كنت ستسمح بطلب وصول المستخدم أو ترفضه.

3- تحليل النشاط الزلزالي

عند مراقبة كيفية تأثير الزلازل والكوارث الطبيعية الأخرى على قشرة الأرض، يُعد التعرف على الأنماط أداة فعالة لدراسة مثل هذه المعلمات الأرضية.

4- التعرف على الصوت

المساعدون الشخصيون ومحولات الكلام إلى نص عبارة عن أنظمة للتعرف على الصوت تعمل وفقًا لمبادئ التعرف على الأنماط.

5- الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، يُعد التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب أمراً بالغ الأهمية للحصول على علاج فعال.

أظهرت تقنيات التعرف على الأنماط نتائج واعدة في مجال التشخيص الطبي من خلال تحليل بيانات المرضى وتحديد الأنماط التي تشير إلى أمراض معينة. 

6- الأمن السيبراني

يمكن للشبكات التنظيمية استخدام أنظمة الأمان القائمة على التعرف على الأنماط والتي تكتشف اتجاهات النشاط وتستجيب لسلوك المستخدم المتغير لمنع المتسللين المحتملين.

إذا كان أُتيح لفرق الأمن السيبراني إمكانية الوصول الفوري إلى أنماط البرامج الضارة، فيمكنهم اتخاذ الإجراء المناسب قبل أن يصل أي هجوم أو تهديد إلى الشبكة.

7- الروبوتات

أصبحت فرق العمل الآلية شائعة في مختلف الصناعات، حيث تُستخدم الروبوتات بشكل متزايد لأداء مهام خطيرة.

على سبيل المثال، يتم الكشف عن المواد المشعة في الوقت الحاضر بواسطة الروبوتات، ومن المعروف أن هذه الأجهزة تستخدم التعرف على الأنماط لإكمال المهمة.