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- ¿Qué tipo de datos se pueden aceptar en el reconocimiento de patrones??
- ¿Cómo se identifica los patrones en los datos de las series de tiempo??
- ¿Cuáles son los tres modelos principales de reconocimiento de patrones??
¿Qué tipo de datos se pueden aceptar en el reconocimiento de patrones??
El reconocimiento de patrones es un derivado del aprendizaje automático que utiliza el análisis de datos para reconocer los patrones y regularidades entrantes. Estos datos pueden ser cualquier cosa, desde texto e imágenes hasta sonidos u otras cualidades definibles. La técnica puede reconocer de manera rápida y precisa los patrones parcialmente ocultos incluso en objetos desconocidos.
¿Cómo se identifica los patrones en los datos de las series de tiempo??
Muchos métodos que reconocen los patrones en las series de tiempo lo hacen transformando primero la serie temporal en un tipo de datos más común. Luego se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático clásico para detectar y clasificar el patrón. El reconocimiento de patrones visuales logra esto transformando primero los datos en una imagen.
¿Cuáles son los tres modelos principales de reconocimiento de patrones??
Hay seis teorías principales de reconocimiento de patrones: coincidencia de plantillas, coincidencia de prototipos, análisis de características, teoría de reconocimiento por componentes, procesamiento de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo, y análisis de Fourier.
