Kitobdan sitatalar «Искусственный интеллект»

Распознавание образов – это важная прикладная задача, часто сводящаяся к классификации и идентификации. Теоретические основы распознавания образов изучаются в рамках междисциплинарной теории распознавания образов, которая сегодня рассматривается как отдельное направление в рамках искусственного интеллекта. Практический аспект распознавания образов на текущий момент чаще всего сводится к использованию искусственных нейронных сетей, а в последнее время в связи с развитием технологий и повышением вычислительных мощностей – с нейронными сетями глубокого обучения. Итак, распознавание образов – это в первую очередь математическая задача по определению класса заданного объекта. Математическая задача ставится довольно абстрактно, а потом эта абстракция «натягивается» на конкретные применения, и отсюда уже возникают задачи по распознаванию видеоизображений, аудиосигналов, каких-либо паттернов в последовательности значений измеряемых параметров и т. д. Если спускаться ещё ниже по лестнице абстракции, то появляются задачи по распознаванию следующих объектов: штрих-код, государственный регистрационный знак на автомобиле, лицо в толпе, инцидент на автомобильной дороге, загруженная мелодия или видеоролик, речь со всеми фонемами и наложенным шумом, факты подхода системы к аварийному режиму – и т. д. и т. п. На теоретическом уровне задача сводится к двум этапам – идентификации и классификации. Сначала