ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز جیسے مشین سیکھنے کے ساتھ ساتھ بڑا ڈیٹا۔ اس وقت ، مختلف اعداد و شمار دستیاب ہوچکے ہیں جن پر یا تو سمجھا گیا تھا ورنہ سمجھا جاتا تھا۔ اس اعداد و شمار کو اضافی امکانی ذرائع میں طے کیا جاسکتا ہے تاکہ کاروبار کے فوائد میں اضافے کے ل data اعداد و شمار کے تجزیہ کے ل more زیادہ مشکل طریقوں کو بروئے کار لایا جاسکے۔ پیٹرن کی پہچان کارپوریشن کے لئے منصوبہ بند فوائد کی پیش کش کرتی ہے جس کی وجہ سے یہ بدلتے ہوئے بازار میں نان اسٹاپ ترقی کو پورا کرتا ہے۔ ڈیجیٹل دنیا میں ، پیٹرن ہر چیز کے سوا کچھ نہیں ہے ، جسے الگورتھم لگا کر جسمانی طور پر بھی دیکھا جا سکتا ہے ورنہ ریاضی سے مشاہدہ کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، لباس پر مختلف رنگ ، تقریر کا انداز ، وغیرہ کمپیوٹر سائنس ویکٹر خصوصیات کے اصولوں کی مدد سے نشاندہی کی جاسکتی ہے۔

پیٹرن کی پہچان کیا ہے؟

پیٹرن کی شناخت تعریف اعداد و شمار کو الگ کرنے کا طریقہ کار ہے اور اس کے ساتھ عام طبقات پر مبنی قطعہ سازی کرنا بصورت دیگر معیارات طے کرتے ہیں جو خاص الگورتھم کے ذریعہ حاصل کیا جاسکتا ہے۔ یہ پہچان مشین لرننگ ٹکنالوجی کے ایک بنیادی عنصر میں سے ایک ہے۔

کرسٹوفر بشپ کی پریزنٹیشن ورک کے تصورات کو بیان کیا گیا ہے پیٹرن کی شناخت اور مشین لرننگ ، جہاں یہ پہچان اس کے ساتھ ہے خود کار طریقے سے پتہ لگانے کمپیوٹر الگورتھم کے ذریعہ معلومات میں باقاعدگی اور ان باقاعدگیوں کا استعمال کرتے ہوئے کوائف کو مختلف قسموں میں ڈیٹا کی درجہ بندی کی طرح لیا جاسکتا ہے۔

اس شناخت کو استعمال کرنے سے ، چیزوں کی شناخت ان کی خصوصیات کی بنیاد پر کی جاسکتی ہے۔ یہ نمونہ ebbs ، spikes ، فلیٹ لائنوں اور بہاؤ کے ڈیٹا کی کہانیاں سناتا ہے۔ یہاں اعداد و شمار میں متن ، شبیہہ ، آواز ، جذبات وغیرہ جیسے کچھ بھی ہوسکتا ہے ان الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ، ترتیب وار نوعیت کے کسی بھی ڈیٹا کو سیریز کو قابل فہم بنا کر کارروائی کی جاسکتی ہے۔

پیٹرن کی شناخت

اس پہچان کی مثالوں میں بنیادی طور پر اسپیکر کی شناخت ، تقریر کی پہچان ، خودکار طبی تشخیص ، اور MDR (ملٹی میڈیا دستاویز کی شناخت)۔

پیٹرن کی پہچان کی خصوصیات کو مستقل ، مجرد بائنری متغیر کی حیثیت سے اشارہ کیا جاسکتا ہے۔ اس کی وضاحت ایک (یا) زیادہ پیمائش کے معنی کے طور پر کی جاسکتی ہے ، تاکہ اس چیز کی کچھ اہم خصوصیات کا شمار کیا جاسکے۔ اس کی خصوصیات میں بنیادی طور پر درج ذیل شامل ہیں۔

“AC اور DC کا فرق ”

اس سسٹم کو واقف پیٹرن کی تیز رفتار اور عین مطابق شناخت کرنا ہوگی
نامعلوم اشیاء کی شناخت اور درجہ بندی کریں
مختلف زاویوں سے اشیاء اور اشکال کی قطعی شناخت کریں
جزوی طور پر دفن ہونے پر بھی نمونے کی پہچان کریں
آسانی اور خودکار طریقے سے پیٹرن کی تیزی سے شناخت کریں۔

ماڈل

ان ماڈلز کو تین میں درجہ بندی کیا گیا ہے جیسے شماریاتی ، نحی یا ساختی ، اور ٹیمپلیٹ مماثلت۔
ایک اعداد و شمار کا ماڈل جہاں بھی عین ٹکڑے کا ہوتا ہے اس کو پہچاننے کے لئے استعمال ہوتا ہے اور اس قسم کا ماڈل نگرانی میں مشین سیکھنے کو استعمال کرتا ہے۔
ترکیب یا ساخت کا نمونہ عناصر کے درمیان زیادہ پیچیدہ تعلقات کو بیان کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ اس طرح کا ماڈل نیم کنٹرول والی مشین سیکھنے کو استعمال کرتا ہے
سانچہ ملاپ کے ماڈل کو پیش وضاحتی ٹیمپلیٹ کے ذریعہ آبجیکٹ کی خصوصیات کے برابر ہونے کے ساتھ ساتھ پراکسی کی مدد سے آبجیکٹ کو پہچاننے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس قسم کے ماڈل کو سرقہ کی جانچ پڑتال کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔

کام کرنا

اس پہچان کے الگورتھم میں بنیادی طور پر دو اہم حص includesے شامل ہیں جیسے استحصالی اور وضاحتی۔ معلومات کے اندر مشترکات کی نشاندہی کرنے کے لئے استحصال کرنے والا کام کیا جاتا ہے جبکہ ایک خاص انداز میں مشترکہات کی درجہ بندی کے لئے وضاحتی استعمال کیا جاتا ہے

ان دونوں عناصر کے امتزاج کو معلومات سے ہٹانے والی بصیرت کو دور کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، جس میں بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے استعمال پر مشتمل ہے۔ ان کی انجمن کے ساتھ عام عوامل کا تجزیہ اس موضوع کے اندر ایسی تفصیلات سے پتہ چلتا ہے جو اس کو سمجھنے کے لئے ضروری ہے۔

پیٹرن کی پہچان میں شامل عمل / اقدامات

مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا
شور سے ڈیٹا کو صاف کیا
اعداد و شمار سے متعلقہ خصوصیات کیلئے مشاہدہ کیا جاتا ہے بصورت دیگر عام عنصر
اس کے بعد ، ان عناصر کو عین مطابق حصوں میں کلسٹر کیا جاتا ہے
ان حصوں کا معائنہ ڈیٹا سیٹ کی بصیرت کے لئے کیا جاتا ہے
ہٹائی گئی بصیرت کاروباری عمل میں لاگو ہوتی ہے۔

طرز عمل میں پہلوؤں کو شامل کرنا

استقبال کرنے والوں

پی آر آر کی اصطلاح پیٹرن کی شناخت کے لئے موصول ہے۔ یہ قدرتی قوت مدافعتی نظام کے مناسب کام کے اندر ایک ضروری کردار ادا کرتا ہے۔ یہ جراثیم لائن کے ذریعہ طے شدہ میزبان سینسر ہیں ، جو پیتھوجینز کے لئے مخصوص انووں کو دیکھتے ہیں۔ وہ پروٹین ہیں جن کا زیادہ تر اظہار مدافعتی نظام کے خلیوں جیسے ڈینڈریٹک سیلز ، مونوکیٹس ، میکروفیجز ، اپیٹیلیئل اور نیوٹروفیل سیلوں سے ہوتا ہے تاکہ انووں کے دو سیٹوں کو تسلیم کیا جاسکے۔

پی اے ایم پی ایس (روگزن سے وابستہ سالماتی نمونہ) مائکروبیل پیتھوجینز کے ذریعے منسلک ہوتے ہیں اور ڈی اے ایم پی ایس (نقصان سے وابستہ سالماتی نمونے) میزبان خلیوں کے اجزاء کے ذریعہ جڑے ہوتے ہیں جو سیل کے تمام نقصانات سے خارج ہوتے ہیں۔ جنہیں مدافعتی نظام کے دوسرے حص patternوں سے پہلے تبدیل کیا گیا تھا ، انھیں پی پی آر آر (قدیم پیٹرن کی پہچان کے وصول کنندگان) بھی کہتے ہیں۔

PRRs ذیلی گروپوں کو ان کے فنکشن ، ligand کی خصوصیت ، لوکلائزیشن اور ارتقائی تعلقات کی بنیاد پر مختلف اقسام میں درجہ بند کیا گیا ہے۔ لوکلائزیشن کے لحاظ سے ، اس کو دو قسموں میں درجہ بندی کی جاسکتی ہے جیسے جھلی سے منسلک PRRs اور سائٹوپلاسمک PRRs۔ ٹی ایل آر (ٹول نما رسیپٹر) اور سی ایل آر (سی قسم کے لیکٹین ریسیپٹر) پر مشتمل ہونے کے لئے جھلی سے منسلک PRRs جبکہ سائٹوپلاسمک PRRs میں NLRs (NOD جیسے رسیپٹر) اور RLRs (RIG-I-like receptors) شامل ہیں۔

“ڈیجیٹل اور ینالاگ سگنل کیا ہیں؟ ”

فوائد

پیٹرن کی پہچان کے فوائد میں مندرجہ ذیل شامل ہیں۔

یہ زمرہ بندی کے مسائل حل کرتا ہے
یہ جعلی بائیو میٹرک کا پتہ لگانے کے دشواریوں کو حل کرتا ہے
اس کا استعمال ضعف سے نابینا افراد کے لئے کپڑوں کی طرز کو پہچاننے کے لئے کیا جاتا ہے۔
یہ اسپیکر سے ہٹانے میں مدد کرتا ہے۔
اس کا استعمال کرتے ہوئے ایک مختلف زاویہ سے ایک مخصوص شے کی شناخت کر سکتے ہیں۔

نقصانات

پیٹرن کی شناخت کے نقصانات میں مندرجہ ذیل شامل ہیں۔

اس قسم کی پہچان پر عمل درآمد کرنا مشکل ہے اور یہ ایک انتہائی سست طریقہ ہے۔
بہتر درستگی حاصل کرنے کے ل It اس میں ایک بڑے ڈیٹاسیٹ کی ضرورت ہے۔
یہ واضح نہیں کرسکتا ہے کہ ایک عین شے کی شناخت کیوں کی گئی ہے۔

درخواستیں

پیٹرن کی شناخت ایپلی کیشنز بنیادی طور پر درج ذیل میں شامل ہیں۔

یہ تصویری پروسیسنگ ، تجزیہ ، اور قطعہ بندی میں استعمال ہوتا ہے
یہ کمپیوٹر وژن میں استعمال ہوتا ہے
یہ ریڈار سگنل یا تجزیہ کی درجہ بندی میں استعمال ہوتا ہے
اس میں استعمال ہوتا ہے فنگر پرنٹ کی شناخت
یہ زلزلہ تجزیہ میں مستعمل ہے
یہ تقریر کی شناخت میں استعمال ہوتا ہے

پیٹرن پہچان کے خط پیٹرن-شناخت میں وسیع توجہ کے مختصر مضامین کی تیز اشاعت کرنا ہے۔ موضوع کے شعبوں میں بنیادی طور پر آگاہی کے تمام موجودہ شعبے شامل ہیں جن کی IAPR کے بین الاقوامی گروپوں کی طرف سے دستخط کیے گئے ہیں- پیٹرن کی شناخت کی بین الاقوامی تنظیم۔ اس کی مثالوں میں بنیادی طور پر اعدادوشمار ، اعصابی نیٹ ورک ، ڈیٹا کان کنی ، مشین لرننگ ، الجبریک ، پیٹرن کی بنیاد پر گراف ، سگنل تجزیہ ، تصویری پروسیسنگ ، روبوٹکس ، تقریر کی پہچان ، میوزک تجزیہ ، ملٹی میڈیا سسٹم ، بایومیٹرکس وغیرہ شامل ہیں۔

اس طرح ، یہ سب پیٹرن کی شناخت کے بارے میں ہے۔ مزید کے لئے ترقی کمپیوٹیشنل ٹیکنالوجی کی ، یہ کلید ہے۔ اس کا استعمال کرکے ، بڑے اعداد و شمار کے تجزیات مزید ترقی کر سکتے ہیں اور مشین لرننگ الگورتھم سے سب فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ اس کو کسی بھی قسم کی صنعت کے اندر پھانسی دی جاسکتی ہے جہاں ان کی معلومات کے اندر معلومات کا موازنہ کیا ہے۔ لہذا ، یہ سمجھنا سمجھدار ہے کہ اس ٹکنالوجی کو آپ کے تجارتی عمل میں لاگو کرنے کے مواقع پر یقین کریں تاکہ انھیں اضافی مہارت حاصل ہو۔ آپ کے لئے یہاں ایک سوال ہے ، کیا ہے؟ پیٹرن کی شناخت ریسیپٹر ؟