Prepoznavanje obrazaca

U mašinskom učenju, prepoznavanje obrazaca (engl. ) je proces dodeljivanja oznaka datoj ulaznoj vrednosti. Jedan oblik prepoznavanja obrazaca je klasifikacija, koja pokušava da svrsta svaku ulaznu vrednost u jednu klasa iz datog skupa klasa (na primer, određivanje da li je dati imejl „spam「 ili „nije spam「). Prepoznavanje obrazaca obuhvata niz drugih tipova izlaza. Drugi primeri su regresiona analiza, koja dodeljuje realne vrednosti svakoj ulaznoj vrednosti; anotacija sekvenci, koja dodeljuje klasu svakom članu sekvence; i raščlanjivanje, koje dodeljuje drvo izvođenja ulaznoj rečenici, čime se opisuje sintaksna struktura rečenice.^[1][2]

Algoritmi za prepoznavanje obrazaca generalno imaju za cilj pružanje razumnog odgovora za sve moguće ulaze. To je u suprotnosti sa algoritmima modela sparivanja, koji traže potpuno prepoznavanje ulaza koristeći postojeći skup obrazaca. Čest slučaj algoritma za prepoznavanje obrazaca je algoritam za prepoznavanje regularnih izraza, koji pretražuje tekst za date obrasce. Ovi algoritmi su komponenta mnogih tekst editora i tekst procesora.

Prepoznavanje obrazaca se izučava u mnogim poljima, uključujući psihologiju, psihitriju, etologiju, kognitivnu nauku, protok saobraćaja i informatiku.