Mustererkennung

Definition - Was bedeutet Mustererkennung?

In der IT ist die Mustererkennung ein Zweig des maschinellen Lernens, bei dem die Erkennung von Datenmustern oder Datenregelmäßigkeiten in einem bestimmten Szenario im Vordergrund steht. Es ist eine Unterteilung des maschinellen Lernens und sollte nicht mit dem tatsächlichen Studium des maschinellen Lernens verwechselt werden. Die Mustererkennung kann entweder "überwacht" werden, wenn zuvor bekannte Muster in bestimmten Daten gefunden werden, oder "unbeaufsichtigt", wenn völlig neue Muster entdeckt werden.

Technische.me erklärt die Mustererkennung

Das Ziel von Mustererkennungsalgorithmen besteht darin, eine vernünftige Antwort auf alle möglichen Daten bereitzustellen und Eingabedaten basierend auf bestimmten Merkmalen in Objekte oder Klassen zu klassifizieren. Ein "höchstwahrscheinlich" Abgleich wird zwischen verschiedenen Datenproben durchgeführt, und ihre Hauptmerkmale werden abgeglichen und erkannt.

Mustererkennung und Mustervergleich werden manchmal als dasselbe verwechselt, obwohl dies nicht der Fall ist. Während die Mustererkennung in bestimmten Daten nach einem ähnlichen oder wahrscheinlichsten Muster sucht, sucht der Mustervergleich nach genau demselben Muster. Der Mustervergleich wird nicht als Teil des maschinellen Lernens betrachtet, obwohl er in einigen Fällen zu ähnlichen Ergebnissen wie die Mustererkennung führt.

Diese Definition wurde im Kontext der Informatik geschrieben