在代表AI實現(xiàn)方式的7種AI模式中，最常見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習和認知技術(shù)來幫助識別非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并將其分類為特定的分類。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以是圖像，視頻，文本，甚至是定量數(shù)據(jù)。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：確定我們在周圍現(xiàn)實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(zhàn)的嘗試，引起了人們對AI深度學習方法的濃厚興趣，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。實際上，我們可以使用機器學習來識別和理解圖像，聲音，手寫，項目，面部和手勢。目的是讓機器識別和理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于AI的廣泛應用，其識別模式是AI解決方案的重要組成部分。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的區(qū)別在于，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)被標記并且易于解釋，但是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大多數(shù)實體奮斗的地方。組織中多達90%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對于企業(yè)而言，有必要能夠理解這一點并解釋這些數(shù)據(jù)，這就是AI介入的地方。盡管我們可以使用現(xiàn)有的查詢技術(shù)和信息系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中收集分析價值，但是將這些方法與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起使用要困難得多數(shù)據(jù)。這就是將機器學習應用于此類問題時使其成為強大工具的原因。

機器學習具有識別或匹配在數(shù)據(jù)中看到的模式的強大能力。具體來說，我們使用監(jiān)督學習方法對這種模式進行機器學習。通過監(jiān)督學習，我們使用標記良好的培訓數(shù)據(jù)來教計算機將輸入分類為一組確定的類別。該算法會反復顯示數(shù)據(jù)，并使用該數(shù)據(jù)和訓練標簽來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，以將數(shù)據(jù)準確地分類到那些類別中。該系統(tǒng)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(jù)訓練而識別圖像中的內(nèi)容。當然，這些識別系統(tǒng)高度依賴于高質(zhì)量，標記良好的數(shù)據(jù)，代表所得模型將在現(xiàn)實世界中公開的數(shù)據(jù)種類。在這類系統(tǒng)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(tǒng)能夠從本質(zhì)上查看非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對其進行分類，對其進行分類，以及以其他方式理解未開發(fā)價值的“斑點”。從醫(yī)學成像到自動駕駛汽車，從手寫識別到面部識別，語音和語音識別，甚至在視頻和所有類型的數(shù)據(jù)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。自動駕駛汽車。啟用了機器學習的識別功能為安全和監(jiān)視系統(tǒng)增加了強大的功能，具有觀察多個同步視頻流并識別諸如貨車或什至在一天中特定時間不在的人員之類的功能。

識別模式的商業(yè)應用也很有效。例如，在在線零售和電子商務行業(yè)中，需要識別和標記將在線銷售的產(chǎn)品的圖片。以前，人類必須根據(jù)其所有屬性，標簽和類別費力地對每個圖像進行分類。如今，基于機器學習的識別系統(tǒng)能夠快速識別目錄中尚不存在的產(chǎn)品，并應用無需任何人工干預即可在線銷售這些產(chǎn)品所需的全部數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。與要疲倦或無聊的人工相比，這是人工智能介入并能夠更快，更高效地完成任務的好地方。更不用說這些系統(tǒng)可以避免人為錯誤，并允許員工從事更具價值的工作。

這種識別功能不僅可用于圖像，而且還可用于識別語音。現(xiàn)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的人的聲音。這種模式識別的另一種應用是識別動物的聲音。在保護和野生動植物研究領(lǐng)域，自動聲音識別的使用被證明是有價值的。使用可以識別不同動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和文本識別。幾十年來，我們已經(jīng)擁有光學字符識別(OCR)技術(shù)，可以將打印的字符映射到文本，但是傳統(tǒng)的OCR在處理任意字體和手寫功能方面受到了限制。具有機器學習功能的手寫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模式下的文本，而且還可以識別正在記錄的數(shù)據(jù)類型。例如，如果存在被格式化為列或表格格式的文本，則系統(tǒng)可以識別列或表，并適當?shù)剞D(zhuǎn)換為正確的數(shù)據(jù)格式以供機器使用。同樣，系統(tǒng)可以識別數(shù)據(jù)模式，例如社會安全號碼或信用卡號碼。這種技術(shù)的應用之一是自動柜員機上的自動支票存款?？蛻魧⑺麄兊氖謱懼辈迦霗C器，然后可以用來創(chuàng)建存款，而不必去找真人來存入您的支票。

AI的識別模式也適用于人類手勢。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作，然后成為游戲中的命令來移動角色或執(zhí)行任務。另一個主要應用程序是在零售世界中，通過能夠虛擬嘗試來幫助客戶。外科醫(yī)生甚至將其應用于醫(yī)療領(lǐng)域，以幫助他們執(zhí)行任務或?qū)⑵鋭h除，甚至在人們必須要在真實的人身上執(zhí)行某些任務之前就對其進行培訓。通過使用識別模式，機器甚至可以在不需要人工干預的情況下理解手語并根據(jù)需要翻譯和解釋該語言。

在醫(yī)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(tǒng)被用于識別骨折，阻塞，動脈瘤，潛在的癌變結(jié)構(gòu)，甚至被用于幫助診斷潛在的結(jié)核病或冠狀病毒感染病例。醫(yī)學專家預測，在短短幾年內(nèi)，機器將首先對大多數(shù)放射圖像進行分析，并立即識別出異常或模式，然后再向放射科醫(yī)生進行進一步評估。

識別合作伙伴也正在用于識別假冒產(chǎn)品?；跈C器學習的識別系統(tǒng)正在研究從假冒產(chǎn)品到可能的毒品走私的所有內(nèi)容。從使用圖像獲取保險報價到在自然災害后分析衛(wèi)星圖像以評估損失，這種AI模式的使用正影響著每個行業(yè)。

鑒于機器學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(xù)被廣泛采用應該不足為奇。實際上，在短短幾年內(nèi)，我們可能會逐漸將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(xiàn)了這種AI模式的潛力。