Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое детерминистские методы решения задач распознавания, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое детерминистские методы решения задач распознавания, построение решающих правил, метод построения эталонов , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Распознавание образов.
Те методы, которые имеют и детерминистскую, и статистическую трактовку, будут рассмотрены дважды в соответствующих разделах курса. Это касается, в частности, метода потенциальных функций, методов ближайшего соседа и ближайших соседей и других.
Для построения решающих правил нужна обучающая выборка. Обучающая выборка – это множество объектов, заданных значениями признаков и принадлежность которых к тому или иному классу достоверно известна "учителю" и сообщается учителем "обучаемой" системе. По обучающей выборке система строит решающие правила. Качество решающих правил оценивается по контрольной (экзаменационной) выборке, в которую входят объекты, заданные значениями признаков, и принадлежность которых тому или иному образу известна только учителю. Предъявляя обучаемой системе для контрольного распознавания объекты экзаменационной выборки, учитель в состоянии дать оценку вероятностей ошибок распознавания, то есть оценить качество обучения. К обучающей и контрольной выборкам предъявляются определенные требования. Например, важно, чтобы объекты экзаменационной выборки не входили в обучающую выборку (иногда, правда, это требование нарушается, если общий объем выборок мал и увеличить его либо невозможно, либо чрезвычайно сложно).
Обучающая и экзаменационная выборки должны достаточно полно представлять генеральную совокупность (гипотетическое множество всех возможных объектов каждого образа). Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Например, при обучении системы медицинской диагностики в обучающей и контрольной выборках должны быть представлены пациенты различных половозрастных групп, с различными анатомическими и физиологическими особенностями, сопутствующими заболеваниями и т.д. При социологических исследованиях это называют репрезентативностью выборки.
Итак, для построения решающих правил системе предъявляются объекты, входящие в обучающую выборку.
Для каждого класса по обучающей выборке строится эталон, имеющий значения признаков
,
где =
,
– количество объектов данного образа в обучающей выборке,
– номер признака.
По существу, эталон – это усредненный по обучающей выборке абстрактный объект (рис. 2). Абстрактным мы его называем потому, что он может не совпадать не только ни с одним объектом обучающей выборки, но и ни с одним объектом генеральной совокупности.
Распознавание осуществляется следующим образом. На вход системы поступает объект , принадлежность которого к тому или иному образу системе неизвестна. От этого объекта измеряются расстояния до эталонов всех образов, и
система относит к тому образу, расстояние до эталона которого минимально. Расстояние измеряется в той метрике, которая введена для решения определенной задачи распознавания.
Рис. 2. Решающее правило "Минимум расстояния
до эталона класса":
|
– эталон первого класса, |
– эталон второго класса |
Представленные результаты и исследования подтверждают, что применение искусственного интеллекта в области детерминистские методы решения задач распознавания имеет потенциал для революции в различных связанных с данной темой сферах. Надеюсь, что теперь ты понял что такое детерминистские методы решения задач распознавания, построение решающих правил, метод построения эталонов и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Распознавание образов
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про детерминистские методы решения задач распознавания
Комментарии
Оставить комментарий
Распознавание образов
Термины: Распознавание образов