امروزه «تشخیص الگو» (pattern recognition) در حوزه‌های متعددی از فناوری که با داده‌های بزرگ سروکار دارند، استفاده می‌شود. اگرچه اجزای اساسی سیستم‌های تشخیص الگو یکسان است، اما روش‌های مختلفی برای تحقق و استفاده از آن‌ها وجود دارد. دوره آموزش شناسایی آماری الگو برای این هدف تهیه و تدوین شده است.

آموزش شناسایی آماری الگو

الگوها همه‌جا هستند و به همه جنبه‌های زندگی روزمره ما تعلق دارند. از طرح و رنگ لباس‌های ما گرفته تا استفاده از دستیارهای صوتی هوشمند، همه‌چیز شامل نوعی الگو است. در دوره شناسایی آماری الگو ما قرار است با جنبه‌های مختلفی از حوزه تشخیص الگو آشنا شویم. قبل از اینکه به معرفی دوره شناسایی آماری الگو بپردازیم ابتدا لازم است کمی در رابطه با تشخیص الگو، نحوه کار آن، رویکردهای آن، مزایا و دیگر جنبه‌های آن به گفتگو بپردازیم.

تشخیص الگو چیست؟

تشخیص الگو به‌عنوان فرآیند شناسایی روندها در الگوی داده‌شده تعریف می‌شود. یک الگو را می‌توان به‌عنوان هر چیزی که از یک روند پیروی می‌کند و نوعی نظم را نشان می‌دهد تعریف کرد. تشخیص الگوها را می‌توان به‌صورت فیزیکی، ریاضی یا با استفاده از الگوریتم‌ها انجام داد. هنگامی‌که ما در مورد تشخیص الگو در یادگیری ماشین صحبت می‌کنیم، نشان‌دهنده استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند برای شناسایی نظم در داده‌های یک مجموعه دیتا است.

تشخیص الگو به‌طور گسترده در حوزه‌های فنی عصر جدید مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، تشخیص چهره و غیره استفاده می‌شود. دوره آموزش شناسایی آماری الگو به‌صورت مفصل به این مبحث پرداخته است و کاربر را به دانش نسبتاً خوبی از این زمینه یادگیری ماشین (machine learning) و هوش مصنوعی می‌رساند.

تشخیص الگو چگونه کار می‌کند؟

شناسایی الگو یک فرآیند پیچیده برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی، استخراج الگوها، مقایسه آن‌ها با استانداردهای خاص و استفاده از نتایج برای هدایت اقدامات آینده سیستم است. بنابراین، یک شناساگر الگو باید دارای مجموعه‌ای متنوع از توابع باشد. تشخیص خودکار الگوهای آشنا یک امر اساسی است.

با این‌ حال، در بسیاری از موارد، برای عملکرد صحیح، سیستم باید بتواند اشیاء نا آشنا را تشخیص دهد و آن‌ها را طبقه‌بندی کند و همچنین اشیاء را حتی زمانی که داده‌های مربوط به آن‌ها ناکافی به نظر می‌رسد، شناسایی کند. روند کار تشخیص الگو در دوره شناسایی آماری الگو به‌صورت مفصل و به‌صورت عملی توضیح داده‌ شده است.

رویکردهای تشخیص الگو

سه رویکرد اساسی وجود دارد که الگوریتم‌های تشخیص الگو از آن‌ها استفاده می‌کنند:

• آماری: این رویکرد مبتنی بر تئوری تصمیم‌گیری آمار و احتمال است. شناساگر الگو ویژگی‌های کمی را از داده‌ها به همراه نمونه‌های متعدد استخراج می‌کند و آن ویژگی‌ها را با هم مقایسه می‌کند. با این‌ حال، به چگونگی ارتباط آن ویژگی‌ها با یکدیگر اشاره نمی‌کند. دوره شناسایی آماری الگو مختص این رویکرد است.
• ساختاری (نحوی): این رویکرد به نحوه عملکرد ادراک انسان نزدیک‌تر است. ویژگی‌های مورفولوژیکی را از یک نمونه داده استخراج می‌کند و نحوه اتصال و مرتبط بودن آن‌ها را بررسی می‌کند.
• عصبی: در این رویکرد از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. در مقایسه با موارد ذکرشده در بالا، انعطاف‌پذیری بیشتری در یادگیری ایجاد می‌کند و به هوش طبیعی نزدیک است.

اجزای اساسی سیستم‌های تشخیص الگو

هر الگوریتم تشخیص الگوی مبتنی بر یادگیری ماشین شامل مراحل زیر است.

• داده‌های ورودی: حجم زیادی از داده‌ها از طریق سنسورهای مختلف وارد سیستم می‌شود.
• پیش‌پردازش یا تقسیم‌بندی: در این مرحله، سیستم داده‌های ورودی را گروه‌بندی می‌کند تا مجموعه‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل آینده آماده کند.
• انتخاب یا استخراج ویژگی (feature): سیستم ویژگی‌های متمایز مجموعه داده‌های آماده‌شده را جستجو و تعین می‌کند.
• طبقه‌بندی: بر اساس ویژگی‌های شناسایی‌شده در مرحله قبل، به داده‌ها یک کلاس (خوشه) اختصاص داده می‌شود، یا مقادیر پیش‌بینی‌شده محاسبه می‌شوند (در مورد الگوریتم‌های رگرسیون).
• پس پردازش: با توجه به نتیجه شناسایی، سیستم اقدامات بعدی را انجام می‌دهد.

در دوره شناسایی آماری الگو اجزای اساسی این سیستم‌ها و نحوه کار آن‌ها تشریح گردیده است.

نمونه‌های تشخیص الگو

نمونه‌هایی از تشخیص الگو را می‌توان به‌راحتی در زندگی روزمره و حتی در طبیعت یافت. در اینجا چند نمونه معمولی وجود دارد:

• NLP (پردازش زبان طبیعی): دستیارهای مجازی، رابط‌های تبدیل گفتار به متن و غیره
• اسکنرهای OCR (تشخیص کاراکتر نوری): برنامه‌های اسکنر موبایل.
• نرم‌افزار تشخیص پزشکی
• نرم‌افزار پیش‌بینی هواشناسی
• NIDS (سیستم‌های تشخیص نفوذ شبکه): سیستم‌های امنیتی که الگوهای فعالیت‌های مشکوک را تشخیص می‌دهند.

نمونه‌های بسیار بیشتری از تشخیص الگو در دنیای وقعی و زندگی روزمره وجود دارد که در دوره شناسایی آماری الگو به بیشتر آن‌ها اشاره‌شده است.

انواع الگوریتم‌های تشخیص الگو در یادگیری ماشینی

هر سیستم تشخیص الگو از یک الگوریتم پیروی می‌کند. این الگوریتم‌ها به شرح زیر هستند:

 الگوریتم‌های نظارت‌شده

تشخیص الگو با رویکرد نظارت‌شده طبقه‌بندی نامیده می‌شود. این الگوریتم‌ها از یک روش دومرحله‌ای برای شناسایی الگوها استفاده می‌کنند. مرحله اول توسعه و ساخت مدل و مرحله دوم شامل پیش‌بینی اشیاء جدید یا نادیده است. ویژگی‌های کلیدی مربوط به این مفهوم به صورت مراحل زیر خواهد بود:

1. داده‌های داده‌شده را به دو مجموعه - آموزش و مجموعه تست تقسیم خواهند شد.

2. مدل با استفاده از یک الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب مانند SVM (ماشین‌های بردار پشتیبانی)، درخت‌های تصمیم، جنگل تصادفی و غیره آموزش داده خواهند شد.

3. آموزش فرآیندی است که از طریق آن مدل الگوهای موجود در داده‌های داده‌شده را برای پیش‌بینی‌های مناسب می‌آموزد یا تشخیص می‌دهد.

4. مجموعه تست حاوی مقادیر پیش‌بینی‌شده است.

5. برای اعتبارسنجی پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط مجموعه آموزشی استفاده می‌شود.

6. این مدل بر روی مجموعه آموزشی آموزش داده می‌شود و در مجموعه تست، تست می‌شود.

7. عملکرد مدل بر اساس پیش‌بینی‌های درست انجام‌شده ارزیابی می‌شود.

مدل آموزش‌دیده و آزمایش‌شده توسعه‌یافته برای تشخیص الگوها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، طبقه‌بندی کننده نامیده می‌شود.

الگوریتم‌های بدون نظارت

برخلاف الگوریتم‌های نظارت‌شده برای الگوی استفاده از مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی، این الگوریتم‌ها از یک گروه به روشی متفاوت استفاده می‌کنند. آن‌ها الگوهای موجود در داده‌ها را مشاهده می‌کنند و آن‌ها را بر اساس شباهت در ویژگی‌های آن‌ها مانند بعد گروه‌بندی می‌کنند تا پیش‌بینی کنند. برای مثال فرض کنید ما یک سبد از انواع میوه‌ها مانند سیب، پرتقال، گلابی و گیلاس داریم. ما فرض می‌کنیم که نام میوه‌ها را نمی‌دانیم و داده‌های ما بدون برچسب هستند. حال فرض کنید با شرایطی مواجه می‌شویم که شخصی می‌آید و به ما می‌گوید میوه جدیدی که به سبد اضافه‌شده را شناسایی کنید. در چنین حالتی از مفهومی به نام خوشه‌بندی استفاده می‌کنیم.

1. خوشه‌بندی ترکیبی از اقلام یا گروه‌هایی است که ویژگی‌های یکسانی دارند.

2. هیچ دانش قبلی برای شناسایی یک مورد جدید از این اقلام در دسترس نیست.

3. آن‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند خوشه‌بندی سلسله مراتبی و k-means استفاده می‌کنند.

4. بر اساس ویژگی‌ها یا ویژگی‌های شی جدید، به یک گروه اختصاص داده می‌شود تا یک پیش‌بینی انجام دهد.

ابزارهای مورد استفاده برای تشخیص الگو در یادگیری ماشینی

در زیر نمونه‌هایی از ابزارهای تشخیص الگو در دنیای واقعی آورده شده است:

• Amazon Lex – این یک نرم‌افزار یا به عبارتی یک سرویس منبع باز است که توسط آمازون برای ساخت عوامل مکالمه هوشمند مانند ربات‌های گفتگو با استفاده از تشخیص متن و گفتار ارائه می‌شود.
• Google Cloud AutoML – این فناوری برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی با کیفیت بالا با حداقل نیاز استفاده می‌شود. از شبکه‌های عصبی (شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN) و یادگیری تقویتی به‌عنوان پایه‌ای برای ساخت مدل استفاده می‌کند.
• R-Studio – از زبان برنامه‌نویسی R برای توسعه کد استفاده می‌کند. این یک محیط توسعه یکپارچه برای توسعه و آزمایش مدل‌های تشخیص الگو است.
• IBM Watson Studio – IBM Watson Studio یک ابزار منبع باز بوده که توسط IBM برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین ارائه‌شده است. برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین روی دسکتاپ استفاده می‌شود.
• Microsoft Azure Machine Learning Studio – ارائه‌شده توسط مایکروسافت، این ابزار از قابلیت کشیدن و رها کردن برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. این یک محیط مبتنی بر GUI (رابط کاربری گرافیکی) برای ساخت و استفاده از مدل ارائه می‌دهد.

دامنه تشخیص الگو در یادگیری ماشینی

تشخیص الگو در زمینه‌های مختلفی در علوم کامپیوتر و سایر علوم استفاده می‌شود که مهم‌ترین آن‌ها شامل موارد زیر است:

• داده‌کاوی: به استخراج اطلاعات مفید از مقادیر زیادی داده از منابع ناهمگن اشاره دارد. داده‌های معنی‌دار به‌دست‌آمده از تکنیک‌های داده‌کاوی برای پیش‌بینی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.
• سیستم‌های توصیه گر: اکثر وب‌سایت‌های فروشگاهی از سیستم‌های توصیه گر استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها داده‌های مربوط به خرید هر مشتری را جمع‌آوری می‌کنند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، با شناسایی روندهای الگوی خرید مشتری، پیشنهاد‌هایی را ارائه می‌کنند.
• پردازش تصویر: فرآیند پردازش تصویر اساساً دو نوع است، پردازش تصویر دیجیتال و پردازش تصویر آنالوگ. پردازش تصویر دیجیتال از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هوشمند برای افزایش کیفیت تصویر به‌دست‌آمده از منابع دور مانند ماهواره‌ها استفاده می‌کند.
• بیوانفورماتیک: رشته‌ای از علم است که از ابزارها و نرم‌افزارهای محاسباتی برای پیش‌بینی‌های مربوط به داده‌های بیولوژیکی استفاده می‌کند. به‌عنوان‌مثال، فرض کنید شخصی پروتئین جدیدی را در آزمایشگاه کشف کرده است اما توالی پروتئین مشخص نیست. با استفاده از ابزارهای بیوانفورماتیک، پروتئین ناشناخته با تعداد زیادی از پروتئین‌های ذخیره‌شده در پایگاه داده مقایسه می‌شود تا یک توالی بر اساس الگوهای مشابه پیش‌بینی شود.
• تجزیه‌وتحلیل: تشخیص الگو برای شناسایی روندهای داده‌های مهم استفاده می‌شود. از این روندها می‌توان برای پیش‌بینی‌های آینده استفاده کرد. تجزیه‌وتحلیل تقریباً در هر حوزه‌ای چه فنی و چه غیر فنی موردنیاز است. به‌عنوان‌مثال، توییت‌هایی که یک فرد در توییتر ایجاد می‌کند، با شناسایی الگوهای پست‌ها با استفاده از پردازش زبان طبیعی، به تحلیل احساسات کمک می‌کند.

امروزه بازشناسی الگو با نرم‌افزارها و زبانه‌ای برنامه‌نویسی زیادی مانند پایتون، متلب و گیره امکان‌پذیر است و به لطف کتابخانه‌های زیادی که در  داخل بسته‌های پایتون و متلب قرار دارد پیاده سازی الگوریتم‌های تشخیص الگو بسیار آسان است.

مزایای تشخیص الگو

استفاده از تکنیک‌های تشخیص الگو، فواید زیادی دارد. این حوزه نه‌تنها به تجزیه‌وتحلیل روندها کمک می‌کند، بلکه به پیاده سازی سیستم‌های پیش‌بینی‌ در صنایع مختلف نیز کمک می‌کند.

• به شناسایی اجسام در فواصل و زوایای مختلف کمک می‌کند.
• در صنعت مالی برای انجام پیش‌بینی‌های ارزشمند در مورد فروش استفاده می‌شود.
• راه‌حل‌های کارآمد برای مشکلات بلادرنگ است.
• در زمینه‌های پزشکی برای تجزیه‌وتحلیل پزشکی قانونی و توالی یابی DNA مفید است.
• تشخیص الگو حتی کوچک‌ترین داده‌های پنهان یا غیرقابل ردیابی را شناسایی و پیش‌بینی می‌کند.
• تشخیص الگو در طبقه‌بندی داده‌های مبهم بسیار کمک می‌کند.
• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری، پیش‌بینی‌های مناسبی را انجام می‌دهد.
• تشخیص الگو نه‌تنها به پیش‌بینی داده‌های مبهم کمک می‌کند، بلکه به ارائه پیشنهادهای مفید نیز کمک می‌کند.

کاربردهای تشخیص الگو

تشخیص الگو در دنیای امرزی ما کاربردهای بسیار فراوانی دارد که ازجمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تجزیه‌وتحلیل روند: تشخیص الگو به شناسایی روند در داده‌های داده‌شده کمک می‌کند که می‌توان روی آن تجزیه‌وتحلیل مناسب انجام داد. به‌عنوان‌مثال، با نگاهی به روندهای اخیر در فروش انجام‌شده توسط یک شرکت یا سازمان خاص، می‌توان فروش آینده را پیش‌بینی کرد. در کل برای بهینه سازی تصمیم گیری، شناسایی الگو یک ابزار بسیار پر قدرت است.
• تجارت الکترونیک: موتورهای جستجوی تصویری کالای موردنظر را بر اساس مشخصات آن تشخیص داده و نتایج مناسبی را ارائه می‌دهند. اکثر وب‌سایت‌های فروشگاهی از سیستم‌های توصیه‌کننده استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها داده‌های مربوط به خرید هر مشتری را جمع‌آوری می‌کنند و پیشنهاد می‌دهند. همه این وظایف با تجزیه‌وتحلیل روندهای قبلی برای پیش‌بینی‌های موفق انجام می‌شود.
• بینایی کامپیوتر: کاربر در بینایی کامپیوتر با دادن یک تصویر یا ویدئو به‌عنوان ورودی با سیستم تعامل دارد. دستگاه آن را با هزاران یا شاید میلیون‌ها تصویر ذخیره‌شده در پایگاه داده خود مقایسه می‌کند تا الگوهای مشابهی را بیابد. ترسیم ویژگی‌های اساسی با استفاده از الگوریتمی انجام می‌شود که عمدتاً برای گروه‌بندی اشیاء و الگوهای مشابه به نظر می‌رسد. این به‌عنوان بینایی کامپیوتر نامیده می‌شود. به‌عنوان‌مثال، تشخیص سرطان یک نوع بینایی کامپیوتر به‌حساب می‌آید.
• دستگاه‌های بیومتریک: این دستگاه‌ها با استفاده از فناوری‌های تشخیص چهره و تشخیص اثرانگشت، احراز هویت و امنیت را ایمن می‌کنند. در بک‌اند این دستگاه‌ها، پایه‌ای که استفاده از فناوری‌هایی مانند تشخیص چهره و اثرانگشت را امکان‌پذیر می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند.

دوره آموزش شناسایی آماری الگو

یادگیری ماشینی یکی از حوزه‌های بسیار پرطرفدار در قرن بیست و یکم است. به دلیل کاربردها و مزایای آن، این حوزه تقاضای زیادی دارد. با قابلیت‌های شگفت‌انگیز خود همه صنایع را متحول کرده است. یادگیری ماشین زمینه‌ها و حوزه‌های مختلفی دارد که برخی از آن‌ها شامل تشخیص الگو، داده‌کاوی، تجزیه‌وتحلیل و غیره است.

امروزه تقریباً در هر صنعتی، چه فنی و چه غیر فنی، از تشخیص الگو در یادگیری ماشین استفاده می‌شود. به تحلیل و تجسم گرایش‌های مختلف کمک کرده است. این امر نه‌تنها کارایی و سهولت تحلیل و پیش‌بینی را افزایش داده است، بلکه فرصت‌های شغلی در این زمینه را نیز افزایش داده است. شرکت‌های درجه یک مانند مایکروسافت، گوگل، آمازون به دنبال افراد ماهر در هنر تشخیص الگو و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی‌های مفید هستند؛ بنابراین، می‌توان نتیجه گرفت که تشخیص الگو یکی از پیشرفته‌ترین زمینه‌ها در یادگیری ماشین است. اگر قصد دارید وارد دنیای یادگیری ماشین شوید و با رویکرد شناسایی الگو این راه را بپیمایید، هم اکنون با ثبت نام در دوره آموزش شناسایی الگو قدم اول را محکم در این راه بردارید.

دوره آموزش شناسایی آماری الگو یکی از پیشرفته‌ترین دوره‌های آموزشی در این زمینه در زبان فارسی است. این درس در دانشگاه صنعتی شریف گرد آوری شده و شامل 28 ساعت محتوای آموزشی تخصصی در زمینه تشخیص الگو و تطبیق الگو با رویکرد آماری است.

این دوره آموزش شناسایی آماری الگو در 28 جلسه به‌صورت کامل و جامع جنبه‌های مختلف تشخیص الگو را موردبحث و گفتگو قرار می‌دهد. این دوره هم‌اکنون به‌صورت رایگان در اختیار کاربران قرار دارد و کاربران می‌توانند با استفاده از آن دانش خود را در این زمینه کاملاً بهبود ببخشند.