機械学習および データマイニング |
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問題
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教師あり学習(分類 • 回帰)
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クラスタリング
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次元削減
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構造化予測
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異常検知
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ニューラルネットワーク
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強化学習
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理論
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議論の場
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パターン認識(パターンにんしき、英: Pattern recognition)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。
パターン認識には、音声データから人間の声を認識して取り出して命令として解釈する音声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する光学文字認識(OCR)、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術が含まれる。
人間の脳にとっては、幼児・児童の発達段階において知覚・言語能力を獲得していく上でごく自然に行う過程でありながら、コンピュータで人為的に実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う。
近年、「認識とは、結局どのクラスに分類されるかという 識別 問題に帰着することができる」という立場の研究が、人工知能や統計の研究と融合して大きな成果をあげている。識別器としては、ニューラルネットワーク、SVM(サポートベクターマシン)、k近傍識別器、ベイズ分類など、機械学習により大量のデータから識別パラメータを構成する非ルールベースの手法が主流である。