¿Qué es el reconocimiento de patrones y ejemplos?

El reconocimiento de patrones es una tarea que consiste en identificar objetos o comportamientos que se repiten. Se puede aplicar a una amplia gama de datos, desde imágenes y audio hasta textos y datos financieros. El objetivo del reconocimiento de patrones es extraer información útil de los datos. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento facial puede identificar a una persona en una imagen, o un sistema de detección de fraudes puede identificar transacciones sospechosas. Algunos ejemplos de aplicaciones de los sistemas de reconocimiento de patrones con IA son: Reconocimiento facial: Los sistemas de reconocimiento facial se utilizan para identificar a personas en imágenes y videos. Reconocimiento de voz: Los sistemas de reconocimiento de voz se emplean para identificar a personas por su voz. Reconocimiento de objetos: Los sistemas de reconocimiento de objetos son de gran validez para identificar objetos en imágenes y videos. Detección de fraudes: La identificación de transacciones fraudulentas se puede llevar a cabo mediante los sistemas de detección de fraudes.

El reconocimiento de patrones es un proceso que consiste en utilizar algoritmos informáticos para clasificar datos de entrada en objetos, clases o categorías, en base a sus características principales o elementos constantes. El reconocimiento de patrones tiene aplicación en visión artificial, segmentación de imágenes, detección de objetos, procesamiento de datos de radar, reconocimiento de voz, clasificación de texto y mucho más. Existen dos métodos de clasificación en el reconocimiento de patrones: supervisada y no supervisada. Para aplicar el reconocimiento de patrones supervisado, se necesita un conjunto de datos etiquetados de gran tamaño; en caso de no contar con ellos, se puede aplicar un enfoque no supervisado. El enfoque con Machine Learning consiste en preparar los datos, extraer manualmente las características para establecer las diferentes clases presentes en los datos y entrenar un modelo de Machine Learning para clasificar objetos nuevos. Entre los modelos o técnicas de Machine Learning que se utilizan con frecuencia para detectar objetos se incluyen características de canales agregados (ACF), clasificación con SVM mediante características de histogramas de gradientes orientados (HOG) y Viola-Jones. El enfoque con Deep Learning consiste en preparar los datos, entrenar la red neuronal profunda y probar el modelo entrenado con datos nuevos. Entre los modelos de Deep Learning que se utilizan con frecuencia para el reconocimiento de patrones se incluyen R-CNN y YOLO v2. Los métodos de clasificación supervisada para el reconocimiento de patrones aplican algoritmos de aprendizaje supervisado a los datos de entrada, para establecer correspondencias entre los datos de entrenamiento etiquetados manualmente y los resultados deseados. Los métodos de clasificación no supervisada intentan encontrar estructuras ocultas en datos no etiquetados con técnicas de segmentación o agrupación en clusters.

El término de reconocimiento de patrones se refiere a un procesamiento de información que tiene una gran importancia práctica que da solución a un amplio rango de problemas. En términos más concretos, el Reconocimiento de Patrones como una disciplina científica tiene el objetivo de clasificar objetos en un número específico de categorías o clases. Dependiendo de la aplicación, estos objetos pueden ser imágenes, sonidos, olores, en general, señales producto de mediciones que deben ser clasificadas. Estos objetos se denotan con el término genérico de patrones. El reconocimiento supervisado asume la existencia a priori de ejemplos de clasificación que relacionan a los valores de las características con ciertas categorías. Sin embargo, hay situaciones en el que no se disponen de ejemplos de clasificación a priori, en te caso el reconocimiento se llama no supervisado y tienen como objeto revelar las relaciones intrínsecas de similitud entre los valores de las características creando clusters. Algunos de estos problemas son resueltos por los humanos sin mucho esfuerzo. Sin embargo, en muchos casos, la solución a estos problemas, usando computadoras, se vuelve extremadamente dificultosa. Reducir estas dificultades, construyendo métodos y algoritmos, es el objetivo principal del Reconocimiento de patrones como una disciplina de la Ingeniería de Sistemas.