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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 der tatsächlichen maschinellen Lernstudie verwechselt werden. Die Mustererkennung kann entweder "überwacht" sein, wo zuvor bekannte Muster in bestimmten Daten gefunden werden können, oder "unbeaufsichtigt", wo völlig neue Muster entdeckt werden.
Techopedia erklärt die Mustererkennung
Das Ziel von Mustererkennungsalgorithmen besteht darin, eine vernünftige Antwort auf alle möglichen Daten bereitzustellen und Eingabedaten anhand bestimmter Merkmale in Objekte oder Klassen zu klassifizieren. Es wird ein "wahrscheinlichster" Abgleich zwischen verschiedenen Datenproben durchgeführt, und ihre Hauptmerkmale werden abgeglichen und erkannt.
Mustererkennung und Musterabgleich 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
