প্যাটার্ন স্বীকৃতি: কাজ এবং এর অ্যাপ্লিকেশন

সমস্যাগুলি দূর করার জন্য আমাদের উপকরণটি ব্যবহার করে দেখুন





দ্য বহির্গামী প্রযুক্তি যেমন মেশিন শেখার পাশাপাশি বড় ডেটা data বর্তমানে, বিভিন্ন ডেটা উপলব্ধ হয়ে গেছে যা অন্যথায় বিবেচনা করা হয়েছিল। ব্যবসায়ের সুবিধাগুলি বাড়ানোর জন্য ডেটা বিশ্লেষণের জন্য আরও জটিল পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করার জন্য এই ডেটা অতিরিক্ত সম্ভাব্য উত্সগুলিতে স্থির করা যেতে পারে। প্যাটার্ন স্বীকৃতি কর্পোরেশনের জন্য পরিকল্পিত সুবিধা দেয় যা এটি চিরচলিত বাজারে ননস্টপ বিকাশের জন্য সাফল্য অর্জন করে। ডিজিটাল বিশ্বে, প্যাটার্নটি সবকিছু ছাড়া কিছুই নয়, যা অ্যালগোরিদম প্রয়োগ করে গাণিতিকভাবে অন্যথায় শারীরিকভাবেও দেখা যায়। উদাহরণস্বরূপ, পোশাকের বিভিন্ন বর্ণ, বক্তৃতার ধরণ ইত্যাদি pattern কম্পিউটার বিজ্ঞান ভেক্টর বৈশিষ্ট্য নীতিগুলির সাহায্যে ইঙ্গিত দেওয়া যেতে পারে।

প্যাটার্ন স্বীকৃতি কী?

দ্য প্যাটার্ন স্বীকৃতি সংজ্ঞা ডেটা পৃথক করার প্রক্রিয়াটি হ'ল সাধারণ উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে সেগমেন্টিং প্রক্রিয়া হয় অন্যথায় নির্দিষ্ট মানদণ্ডগুলি নির্ধারণ করে যা নির্দিষ্ট অ্যালগরিদমের দ্বারা অর্জন করা যায়। এই স্বীকৃতিটি মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির অন্যতম প্রয়োজনীয় উপাদান।




ক্রিস্টোফার বিশপের উপস্থাপনা কাজটি এর ধারণাগুলি বর্ণনা করে প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং , যেখানে এই স্বীকৃতি লেনদেন করে স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ কম্পিউটার অ্যালগরিদমের মাধ্যমে তথ্যের নিয়মিততা এবং এই নিয়মিততাগুলি ব্যবহার করে বিভিন্ন বিভাগে ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণের মতো পদক্ষেপ গ্রহণ করা যেতে পারে।

এই স্বীকৃতি ব্যবহার করে জিনিসগুলি তাদের বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে চিহ্নিত করা যেতে পারে। এই প্যাটার্নটি ভাটা, স্পাইকস, ফ্ল্যাট লাইন এবং প্রবাহ জুড়ে ডেটা স্টোরিগুলি বলে। এখানে ডেটা পাঠ্য, চিত্র, শব্দ, সংবেদন ইত্যাদি ইত্যাদির মতো কিছু হতে পারে এই অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে ক্রমিক প্রকৃতির যে কোনও ডেটা সিরিজটি বোধগম্য করে প্রক্রিয়া করা যায়।



প্যাটার্ন স্বীকৃতি

প্যাটার্ন স্বীকৃতি

এই স্বীকৃতির উদাহরণগুলির মধ্যে প্রধানত স্পিকার সনাক্তকরণ, কন্ঠ সনান্তকরণ , স্বয়ংক্রিয় চিকিত্সা নির্ণয় এবং এমডিআর (মাল্টিমিডিয়া ডকুমেন্ট স্বীকৃতি)।

প্যাটার্ন-স্বীকৃতির বৈশিষ্ট্যগুলি অবিচ্ছিন্ন, বিযুক্ত বাইনারি ভেরিয়েবল হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে। এটিকে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, একটি (বা) আরও পরিমাপের অর্থ, গণনা করা যাতে এটি জিনিসটির কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য গণনা করে। এর বৈশিষ্ট্যগুলি প্রধানত নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।


  • এই সিস্টেমটি দ্রুত এবং সঠিকভাবে পরিচিত প্যাটার্নটি সনাক্ত করতে হবে
  • অজানা জিনিসগুলি সনাক্ত করুন এবং শ্রেণীবদ্ধ করুন
  • বিভিন্ন কোণ থেকে অবজেক্ট এবং আকারগুলি অবশ্যই সনাক্ত করুন identify
  • আংশিক সমাহিত হওয়ার পরেও নিদর্শনগুলি সনাক্ত করুন
  • স্বাচ্ছন্দ্য এবং স্বয়ংক্রিয়তার সাথে প্যাটার্নগুলি দ্রুত সনাক্ত করুন।

মডেল

  • এই মডেলগুলিকে স্ট্যাটিস্টিকাল, সিনট্যাকটিক বা কাঠামোগত এবং টেমপ্লেট মিলের মতো তিনটিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে।
  • একটি পরিসংখ্যানগত মডেলটি যেখানে সঠিক টুকরো অন্তর্ভুক্ত তা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় এবং এই ধরণের মডেল তদারকি করা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।
  • সিনট্যাকটিক বা স্ট্রাকচারাল মডেল উপাদানগুলির মধ্যে আরও যৌগিক সম্পর্ক বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এই ধরণের মডেলটি আধা-নিয়ন্ত্রিত মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে
  • টেমপ্লেট ম্যাচিং মডেলটি পূর্বনির্ধারিত টেমপ্লেট দ্বারা বস্তুর বৈশিষ্ট্যের সমতুল্য হওয়ার পাশাপাশি প্রক্সিটির সাহায্যে অবজেক্টটি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এই ধরণের মডেল চুরির জন্য পরীক্ষা করা হয়।

কাজ করা

এই স্বীকৃতিটির অ্যালগরিদমে মূলত দুটি প্রধান অংশ যেমন শোষণীয় এবং বর্ণনামূলক অন্তর্ভুক্ত থাকে। অনুসন্ধানের জন্য তথ্যের মধ্যে সামঞ্জস্যতা চিহ্নিত করতে নিযুক্ত করা হয়, যেখানে বর্ণনামূলকটি একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতিতে সাধারণতাকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য ব্যবহৃত হয়

এই দুটি উপাদানের সংমিশ্রণ তথ্যগুলির বাইরে অন্তর্দৃষ্টিগুলি সরাতে ব্যবহৃত হতে পারে, বড় ডেটা বিশ্লেষণের মধ্যে ব্যবহারকে অন্তর্ভুক্ত করে। তাদের অ্যাসোসিয়েশনের সাথে সাধারণ কারণগুলির বিশ্লেষণটি বিষয়গুলির মধ্যে বিশদটি আবিষ্কার করে যা এটি বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে জড়িত প্রক্রিয়া / পদক্ষেপগুলি

  • বিভিন্ন উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করা
  • শব্দ থেকে ডেটা পরিষ্কার
  • সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি অন্যথায় সাধারণ উপাদানগুলির জন্য ডেটা পালন করা হয়
  • পরবর্তীকালে, এই উপাদানগুলি সঠিক বিভাগগুলির মধ্যেই ক্লাস্টার করা হয়
  • এই বিভাগগুলি ডেটা সেটগুলির অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য পরীক্ষা করা হয়
  • সরানো অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াতে কার্যকর করা হয়।
প্রক্রিয়া-পদক্ষেপগুলি-জড়িত-প্যাটার্ন-স্বীকৃতি

প্রক্রিয়া-পদক্ষেপগুলি-জড়িত-প্যাটার্ন-স্বীকৃতি

রিসেপ্টর

পিআরআর শব্দটি প্যাটার্ন স্বীকৃতি গ্রহণকারীদের বোঝায়। এটি প্রাকৃতিক প্রতিরোধ ব্যবস্থাটির উপযুক্ত কার্যকারিতার মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এগুলি জীবাণু দ্বারা নির্দিষ্ট হোস্ট সেন্সর, যা রোগজীবাণুগুলির জন্য স্বতন্ত্র অণুগুলিকে লক্ষ্য করে। এগুলি মূলত ডেনড্রাইটিক কোষ, মনোকসাইটস, ম্যাক্রোফেজস, এপিথেলিয়াল এবং নিউট্রোফিল কোষের সাথে অণুগুলির দুটি সেট সনাক্ত করার জন্য সহজাত প্রতিরোধ ক্ষমতা কোষের সাথে প্রকাশিত প্রোটিন:

পিএএমপিএস (প্যাথোজেন-সম্পর্কিত আণবিক প্যাটার্ন) মাইক্রোবিয়াল রোগজীবাণুগুলির মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে এবং ড্যাম্পস (ক্ষতির সাথে সম্পর্কিত আণবিক নিদর্শন) হোস্ট কোষের উপাদানগুলির সাথে সংযুক্ত থাকে যা ঘরের সমস্ত ক্ষতিতে ছত্রাক হয়ে যায়। এগুলিকে পিপিআরআর (আদিম প্যাটার্ন-স্বীকৃতি রিসেপ্টর) হিসাবে অভিহিত করা হয়েছে কারণ তারা প্রতিরোধ ব্যবস্থার অন্যান্য ভগ্নাংশের আগে পরিবর্তন হয়েছিল।

পিআরআর সাব-গ্রুপগুলি তাদের ফাংশন, লিগান্ডের নির্দিষ্টতা, স্থানীয়করণ এবং বিবর্তনমূলক সম্পর্কের ভিত্তিতে বিভিন্ন ধরণের শ্রেণিবদ্ধ করা হয়। স্থানীয়করণের উপর নির্ভর করে এটিকে দুটি ধরণের ঝিল্লি-বেঁধে থাকা PRR এবং সাইটোপ্লাজমিক পিআরআর হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। টিএমআর (টোলের মতো রিসেপ্টর) এবং সিএলআর (সি-টাইপ লে্যাকটিন রিসেপ্টর) সমন্বয়ে ঝিল্লি-বেঁধে থাকা পিআরআরগুলিতে এনএলআর (এনওডির মতো রিসেপ্টর) এবং আরএলআর (আরআইজি-আই-এর মতো রিসেপ্টর) রয়েছে।

সুবিধাদি

প্যাটার্ন-স্বীকৃতির সুবিধার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

  • এটি শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলি সমাধান করে
  • এটি নকল বায়ো-মেট্রিক সনাক্তকরণের সমস্যাগুলি সমাধান করে
  • এটি দৃষ্টি ক্ষতিগ্রস্থ অন্ধদের জন্য কাপড়ের প্যাটার্নটি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
  • এটি স্পিকার ডায়ারাইজেশনের মধ্যে সহায়তা করে।
  • এটি ব্যবহার করে একটি পৃথক কোণ থেকে একটি নির্দিষ্ট বস্তু সনাক্ত করতে পারে।

অসুবিধা

নিদর্শন-স্বীকৃতি অসুবিধাগুলি নিম্নলিখিত অন্তর্ভুক্ত।

  • এই জাতীয় স্বীকৃতি কার্যকর করা কঠিন এবং এটি একটি অত্যন্ত ধীর পদ্ধতি।
  • বর্ধিত নির্ভুলতা অর্জন করতে এটির জন্য একটি বড় ডেটাসেট প্রয়োজন।
  • একটি সঠিক অবজেক্টটি কেন সনাক্ত করা যায় তা এটি পরিষ্কার করতে পারে না।

অ্যাপ্লিকেশন

দ্য প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যাপ্লিকেশন প্রধানত নিম্নলিখিত অন্তর্ভুক্ত।

  • এটি চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ এবং বিভাগকরণে ব্যবহৃত হয়
  • এটি কম্পিউটার ভিশনে ব্যবহৃত হয়
  • এটি রাডার সংকেত বা বিশ্লেষণের শ্রেণিবিন্যাসে ব্যবহৃত হয়
  • এটি ব্যবহার করা হয় আঙুলের ছাপ শনাক্তকরণ
  • এটি ভূমিকম্প বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়
  • এটি বক্তৃতা স্বীকৃতিতে ব্যবহৃত হয়

প্যাটার্ন স্বীকৃতি চিঠি নিদর্শন-স্বীকৃতিতে বিস্তৃত মনোযোগের সংক্ষিপ্ত নিবন্ধগুলির দ্রুত প্রকাশের লক্ষ্য। বিষয়গুলির ক্ষেত্রগুলি প্রধানত আইএপিআর-প্যাটার্ন রিকগনিশন ইন্টারন্যাশনাল অ্যাসোসিয়েশন এর প্রযুক্তিগত গোষ্ঠী দ্বারা স্বাক্ষরিত বর্তমান সচেতনতার সমস্ত ক্ষেত্রকে জড়িত। এর উদাহরণগুলিতে স্ট্যাটিস্টিকাল, নিউরাল নেটওয়ার্কস, ডেটা মাইনিং, মেশিন লার্নিং, বীজগণিতিক, গ্রাফের উপর ভিত্তি করে প্যাটার্ন-স্বীকৃতি, সংকেত বিশ্লেষণ, চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, রোবোটিক্স, স্পিচ স্বীকৃতি, সংগীত বিশ্লেষণ, মাল্টিমিডিয়া সিস্টেম, বায়োমেট্রিকস ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে include

সুতরাং, এটি সমস্ত প্যাটার্ন স্বীকৃতি সম্পর্কে। ভবিষ্যতের জন্য বিকাশ গণনা প্রযুক্তির, এটি চাবিকাঠি। এটি ব্যবহার করে, বড় ডেটার বিশ্লেষণগুলি আরও বিকাশ করতে পারে এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি থেকে সবাই লাভ করতে পারে। এটি যে কোনও ধরণের শিল্পের মধ্যেই কার্যকর করা যেতে পারে যেখানে তাদের তথ্যের মধ্যে তথ্যের মধ্যে তুলনা রয়েছে। সুতরাং, এই প্রযুক্তিটিকে আপনার দক্ষ অপারেশনগুলিতে অতিরিক্ত দক্ষ করে তোলার জন্য এটি কার্যকর করার সুযোগটি বিশ্বাস করা বুদ্ধিমানের। আপনার জন্য এখানে একটি প্রশ্ন রয়েছে is প্যাটার্ন স্বীকৃতি রিসেপ্টর ?