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Reconocimiento de patrones
Descripción
Mapa Mental sobre Reconocimiento de patrones, creado por Pedro Alejandro Núñez castañeda el 20/05/2019.
Mapa Mental por
Pedro Alejandro Núñez castañeda
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
Pedro Alejandro Núñez castañeda
hace más de 5 años
20
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Resumen del Recurso
Reconocimiento de patrones
Ciencia, extrae información de los objetos para establecer propiedades entre conjuntos.
Conceptos
Se clasifica la descripción del objeto
Descripción se crea a partir de un modelo con sus características
Extracción de características (repesentación matemática)
Imagen: color forma
Sonido: ritmo, tono
Finanzas: valor acciones
Modelo de sistema de reconocimiento
Enfoques
Estadístico(Probabilidad)
Sintáctico (construir gramática)
Redes neuronales (neuronas entrenadas)
Lógico combinatorio(modelación sin suposiciones)
Problemas
Selección variables (caracs. más adecuadas)
Para Clasif: las más relevantes del objeto
Para Repres: las que representan mejor
Estrategias
wrapper(depende de la clasificación)
filter(criterio independiente)
Métodos
Tablas decisión
Nota:
(subconjunto sin confusión entre clases)
ID3
Nota:
(árbol de decisión, vars. discriminan entre clases)
Teoría testores
Nota:
(de todos los subconjuntos se evalúa la relevancia por variable)
Clasif. supervisada (basado en muestra clasif)
Métodos
Superficies de separación
Funciones discriminantes
Nota:
(según la más alta se coloca al objeto)
Vecino más cercano
Nota:
(nuevo objeto se ubica donde esté el objeto más cercano)
Redes neuronales
Nota:
(mediante una red entrenada)
Clasif. no superv. (encontrar clasificación)
Restringida(clases definidas)
Libre
Estrategias
Jerárquica (divisiva o aglomerativa)
Reagrupamiento
Nota:
(de un primer agrupamiento se va refinando)
Lógico combinatorio
Nota:
(grupos que cumplan ciertas condiciones
Métodos
Simple y Complete Link
Nota:
(de grupos unitarios se van uniendo parecidos)
Isodata
Nota:
(grupos que se unen según probabilidades)
C-means
Nota:
(grupo de semillas se asocian a un objeto)
Criterio lógico combinatorio
Nota:
(grupos completos maximales y conexos)
Etapas
Sistema físico(Realidad)
Modelación
Sistema medición
Datos obtenidos
Validación datos
Definir modelo de reconocimiento
Modelación matemática
Selección variables
Diseño clasificador
Prueba clasificador
Aplicación modelo
Interpretación resultado
Feedback
Seres vivos
Son buenos al reconocer patrones por supervivencia
Ventajas de reemplazarlos
Hacer tareas repetitivas
Trabajo en zonas peligrosas
Menos errores y costos
Autonomía
Recursos multimedia adjuntos
Image (binary/octet-stream)
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