Trabajo de reconocimiento de patrones, tipos y aplicaciones

El reconocimiento de patrones es un proceso de análisis de datos que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar los datos de entrada en objetos, clases o categorías en función de patrones, características o regularidades reconocidos en los datos. Tiene varias aplicaciones en los campos de la astronomía, la medicina, la robótica y la teledetección satelital, entre otros.

El reconocimiento de patrones implica dos métodos de clasificación principales:

El reconocimiento de patrones se implementa a través de varios enfoques. Si bien es difícil decidir sobre un enfoque particular para realizar tareas de reconocimiento, analizaremos seis métodos populares comúnmente utilizados por profesionales y empresas para el reconocimiento de patrones.

Métodos de reconocimiento de patrones

Este enfoque de reconocimiento de patrones utiliza datos estadísticos históricos que aprenden de patrones y ejemplos. El método recopila observaciones y las procesa para definir un modelo. Luego, este modelo generaliza sobre las observaciones recopiladas y aplica las reglas a nuevos conjuntos de datos o ejemplos.

El reconocimiento de patrones sintácticos implica patrones complejos que se pueden identificar utilizando un enfoque jerárquico. Los patrones se establecen en función de la forma en que las primitivas (p. ej., las letras de una palabra) interactúan entre sí. Un ejemplo de esto podría ser cómo se ensamblan las primitivas en palabras y oraciones. Estas muestras de capacitación permitirán el desarrollo de reglas gramaticales que demuestren cómo se leerán las oraciones en el futuro.

Este método utiliza redes neuronales artificiales (ANN) y aprende de relaciones de entrada/salida complejas y no lineales, se adapta a los datos y detecta patrones. El método más popular y efectivo en redes neuronales es el método feed-forward. En este método, el aprendizaje ocurre al dar retroalimentación a los patrones de entrada. Esto es muy parecido a los humanos que aprenden de sus experiencias y errores pasados. El modelo basado en ANN está calificado como el método de reconocimiento de patrones más costoso en comparación con otros métodos debido a los recursos informáticos involucrados en el proceso.

La coincidencia de plantillas es uno de los enfoques de reconocimiento de patrones más simples. Aquí, la similitud entre dos entidades se determina haciendo coincidir la muestra con la plantilla de referencia. Dichos métodos se utilizan normalmente en el procesamiento de imágenes digitales, donde pequeñas secciones de una imagen se comparan con una imagen de plantilla almacenada. Algunos de sus ejemplos del mundo real incluyen el procesamiento de imágenes médicas, el reconocimiento facial y la navegación robótica.

En el enfoque difuso, se divide un conjunto de patrones en función de la similitud en las características de los patrones. Cuando las características únicas de un patrón se detectan correctamente, los datos se pueden clasificar fácilmente en ese espacio de características conocido. Incluso el sistema visual humano a veces no reconoce ciertos componentes a pesar de escanear objetos durante mucho tiempo. Lo mismo ocurre con el mundo digital, donde los algoritmos no pueden determinar la naturaleza exacta de un objeto. Por lo tanto, el enfoque difuso tiene como objetivo clasificar los objetos en función de varias características similares en los patrones detectados.

Un enfoque híbrido emplea una combinación de los métodos anteriores para aprovechar todos estos métodos. Emplea múltiples clasificadores para detectar patrones en los que cada clasificador se entrena en un espacio de características específico. Se extrae una conclusión basada en los resultados acumulados de todos los clasificadores.

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El reconocimiento de patrones se aplica a datos de todo tipo, incluidas imágenes, videos, texto y audio. Como el modelo de reconocimiento de patrones puede identificar patrones recurrentes en los datos, las predicciones hechas por tales modelos son bastante confiables.

El reconocimiento de patrones implica tres pasos clave: analizar los datos de entrada, extraer patrones y compararlos con los datos almacenados. El proceso se puede dividir en dos fases:

Estas fases se pueden subdividir en los siguientes módulos:

La recopilación de datos es el primer paso del reconocimiento de patrones. La precisión del reconocimiento depende en gran medida de la calidad de los conjuntos de datos. Como tal, es preferible usar conjuntos de datos de código abierto y puede ahorrar tiempo en lugar de procesos manuales de recopilación de datos. Por lo tanto, recibir datos del mundo real inicia el proceso de reconocimiento.

Una vez que los datos se reciben como entrada, los algoritmos inician el paso de preprocesamiento, donde se limpian los datos y se corrigen las impurezas para producir conjuntos de datos completos que producen buenas predicciones. El preprocesamiento implica la segmentación de datos. Por ejemplo, cuando miras una fotografía grupal publicada por un amigo en las redes sociales, te das cuenta de que estás familiarizado con algunas de las caras de la imagen, lo que llama tu atención. Esto es lo que significa el preprocesamiento.

El preprocesamiento se combina con la mejora. Por ejemplo, imagina que estás viendo la misma fotografía, pero es diez años más antigua. Ahora, solo para asegurarse de que las caras familiares sean reales, comience a comparar sus ojos, tono de piel y otros rasgos físicos. Aquí es donde ocurre la mejora. Se trata de un proceso de suavizado y normalización que trata de corregir la imagen de fuertes variaciones. Como resultado, los datos se vuelven fáciles de interpretar para los modelos.

A continuación, las características se extraen de los datos de entrada preprocesados. Aquí, los datos de entrada se convierten en un vector de características, que representa una versión reducida de un conjunto de características. Este paso resuelve el problema de la alta dimensionalidad del conjunto de datos de entrada. Esto significa que solo se extraen las características relevantes en lugar de utilizar todo el conjunto de datos.

Una vez que se extraen las funciones, debe seleccionar las funciones con el mayor potencial de brindar resultados precisos. Al preseleccionar tales características, se envían para una clasificación adicional.

Luego, las características extraídas se comparan con un patrón similar almacenado en la base de datos. Aquí, el aprendizaje puede ocurrir de manera supervisada y no supervisada. El método supervisado tiene conocimiento previo de cada categoría de patrón, mientras que el aprendizaje del método no supervisado ocurre sobre la marcha. A medida que los patrones finalmente se comparan con los datos almacenados, ocurre la clasificación de los datos de entrada.

A la clasificación le sigue un paso de posprocesamiento, que toma decisiones sobre las mejores formas de utilizar los resultados para guiar el sistema de manera eficiente. Además, implica analizar cada segmento de los datos identificados o clasificados para obtener más información. Estas ideas extraídas luego se implementan en la práctica para futuras tareas de reconocimiento de patrones.

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El reconocimiento de patrones utiliza varias herramientas, como el análisis de datos estadísticos, la probabilidad, la geometría computacional, el aprendizaje automático y el procesamiento de señales, para extraer inferencias de los datos. Dado que el modelo de reconocimiento se usa ampliamente en todas las industrias, sus aplicaciones varían desde la visión artificial, la detección de objetos y el reconocimiento de voz y texto hasta el procesamiento por radar.

Veamos algunas áreas destacadas que incorporan el reconocimiento de patrones de una forma u otra.

Aplicaciones de reconocimiento de patrones

Hoy en día, los sistemas de seguridad y vigilancia emplean herramientas de reconocimiento de imágenes en todos los sectores. Estos dispositivos capturan y monitorean múltiples transmisiones de video a la vez. Esto ayuda a detectar posibles intrusos. La misma tecnología de reconocimiento de imágenes se utiliza en centros de negocios, empresas de TI e instalaciones de producción como sistemas de identificación facial.

Otro corolario de la misma aplicación lo presenta el 'sistema de detección de emociones'. Aquí, el reconocimiento de patrones se aplica a imágenes y secuencias de video para analizar y detectar las emociones humanas de una audiencia en tiempo real. El objetivo de dichos sistemas es identificar el estado de ánimo, el sentimiento y la intención de los usuarios. Así, los modelos de aprendizaje profundo se utilizan para detectar los patrones de las expresiones faciales y el lenguaje corporal de las personas. Luego, las organizaciones pueden utilizar estos datos para ajustar sus campañas de marketing y, por lo tanto, mejorar la experiencia del cliente.

Otro caso de uso del reconocimiento de imágenes es el de la 'detección de objetos'. Esta es una herramienta clave para las aplicaciones de búsqueda visual. En este caso, los objetos dentro de un segmento de imagen o video se identifican y etiquetan. Forma la base de la búsqueda visual en la que los usuarios pueden buscar y comparar imágenes etiquetadas.

Gracias a la transformación digital en todas las industrias, los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el reconocimiento de imágenes se han vuelto extremadamente populares. Según un informe reciente de Expert Market Research, el mercado mundial de reconocimiento de imágenes se situó en 29.900 millones de dólares en 2022 y se prevé que se expanda a una CAGR del 14,80 % entre 2023 y 2028.

Los algoritmos de reconocimiento se utilizan normalmente para identificar patrones en los datos de texto, que luego se utilizan en aplicaciones como traducción de texto, corrección gramatical, detección de plagio, etc. Algunos algoritmos de reconocimiento de patrones basados ​​en aprendizaje automático se utilizan para clasificar documentos y detectar pasajes de texto confidenciales automáticamente. . Esto se aplica a los sectores de finanzas y seguros, donde el reconocimiento de patrones de texto se utiliza para la detección de fraudes.

Hoy en día, casi todos los teléfonos inteligentes y computadoras portátiles tienen una función de identificación de huellas dactilares para proteger el dispositivo del acceso no autorizado. Esto se debe a que estos dispositivos inteligentes han utilizado el análisis de patrones para conocer las características de su huella digital y decidir si permiten o deniegan la solicitud de acceso del usuario.

Al observar cómo los terremotos y otras calamidades naturales perturban la corteza terrestre, el reconocimiento de patrones es una herramienta eficaz para estudiar dichos parámetros terrestres. Por ejemplo, los investigadores pueden estudiar registros sísmicos e identificar patrones recurrentes para desarrollar modelos resistentes a desastres que puedan mitigar los efectos sísmicos a tiempo.

Los asistentes personales y los convertidores de voz a texto son sistemas de reconocimiento de voz y audio que funcionan con principios de reconocimiento de patrones. Por ejemplo, Siri de Apple y Alexa de Samsung son herramientas que perciben y analizan señales de audio y voz para comprender el significado de palabras y frases y realizar las tareas asociadas.

La relevancia del reconocimiento de patrones en el campo médico fue destacada por un artículo reciente publicado por Nature Communications en febrero de 2021. Se asumió que COVID-19 afectaba al grupo de mayor edad más que a las personas más jóvenes, y los investigadores del MIT opinaron que no solo era debido al envejecimiento del sistema inmunitario, pero también debido a los cambios pulmonares que vienen con la edad.

La comunidad científica del MIT estudió imágenes pulmonares de personas mayores y utilizó el reconocimiento de patrones para identificar un cambio en los patrones pulmonares de grupos de personas mayores. El estudio estableció que el envejecimiento provocaba el endurecimiento de los tejidos pulmonares y mostraba expresiones genéticas diferentes a las observadas en individuos más jóvenes.

Estas técnicas de reconocimiento de patrones también se utilizan para detectar y pronosticar el cáncer. Por ejemplo, los sistemas de soporte de decisiones clínicas (CDSS) utilizan métodos de reconocimiento de patrones para diagnosticar a los pacientes en función de sus síntomas, mientras que los sistemas de detección asistidos por computadora (CAD) ayudan a los médicos a interpretar imágenes médicas. Las aplicaciones CAD incluyen cáncer de mama, cáncer de pulmón, etc.

El reconocimiento de patrones se puede emplear en plataformas de redes sociales como una herramienta de seguridad. Se puede usar para encontrar publicaciones ofensivas, detectar presuntos activistas religiosos, identificar delincuentes o concentrarse en tuits que provocan disturbios civiles. También se puede usar para identificar publicaciones o comentarios que indiquen autolesiones y pensamientos suicidas.

Si bien las redes sociales ya generan enormes cantidades de datos todos los días, la IA puede convertir estos datos en información procesable. Por ejemplo, se sabe que Facebook emplea el reconocimiento de patrones para detectar cuentas falsas mediante el uso de fotos de perfil de una persona.

Las redes organizacionales pueden usar sistemas de seguridad basados ​​en el reconocimiento de patrones que detectan tendencias de actividad y responden a cambios en el comportamiento del usuario para bloquear posibles piratas informáticos. Si los equipos de ciberseguridad tienen acceso instantáneo a los patrones de malware, pueden tomar las medidas adecuadas antes de que un ataque o una amenaza llegue a la red. Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusos son filtros de IA que se encuentran dentro de una red corporativa y buscan amenazas potenciales en la red.

En los tiempos modernos, los grupos de trabajo robóticos se han vuelto comunes en todas las industrias. Los robots se emplean cada vez más para realizar tareas peligrosas. Por ejemplo, la detección de material radiactivo hoy en día es realizada por robots. Estas máquinas utilizan el reconocimiento de patrones para completar la tarea. En este caso, la cámara del robot captura imágenes de una mina, extrae las características discriminatorias y utiliza algoritmos de clasificación para segregar las imágenes en peligrosas o no peligrosas en función de las características detectadas.

El OCR de reconocimiento óptico de caracteres convierte imágenes escaneadas de texto, fotos y capturas de pantalla en documentos editables. El proceso de reconocimiento de caracteres elimina la necesidad de escribir documentos manualmente, ahorrando tiempo y aumentando la eficiencia. Por ejemplo, los editores de documentos PDF y las bibliotecas digitales hacen referencia a dichos programas con funciones de reconocimiento de caracteres integradas.

La codificación es otro campo en el que se utiliza ampliamente el reconocimiento de patrones. El reconocimiento de patrones ayuda a los desarrolladores a identificar errores en los códigos. Algunos de los ejemplos populares incluyen:

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A medida que las aplicaciones de reconocimiento de patrones se vuelven más futuristas e inteligentes, los sistemas avanzados de IA están bien posicionados para automatizar completamente las tareas y resolver problemas analíticos complejos. Si bien existen infinitas posibilidades en cuanto a lo que pueden lograr tales herramientas inteligentes de IA, el futuro del reconocimiento de patrones está en manos de la PNL, el diagnóstico médico, la robótica y la visión por computadora, entre otros.

¿Te ayudó este artículo a comprender el papel del reconocimiento de patrones en los sistemas modernos de IA? Comente a continuación o háganoslo saber en FacebookOpens a new window, TwitterOpens a new window, o LinkedInOpens a new window. ¡Nos encantaría saber de usted!

Fuente de la imagen: Shutterstock

Investigador de IA