Pattern Recognition e Machine Learning sono argomenti strettamente correlati nel campo dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni in robotica, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, scienza dei dati e molti altri.
Il Machine Learning è un sotto campo dell’intelligenza artificiale, che è definito come la capacità di una macchina di imitare il comportamento umano intelligente. Questo significa che questa scienza permette a una macchina di riconoscere una scena visiva, comprendere un testo scritto in linguaggio naturale o eseguire un’azione nel mondo fisico.
A cosa si riferisce invece il Pattern Recognition? Mentre sentiamo molto questo termine nel mondo IT, esso proviene originariamente dalle neuroscienze cognitive e dalla psicologia; è un processo cognitivo che avviene nel nostro cervello quando abbiniamo alcune informazioni che incontriamo con i dati archiviati nella nostra memoria. Ad esempio, quando viene memorizzata una sequenza banale come 1, 2 e 3, se al sistema di Pattern Recognition viene presentato l’inizio della sequenza esso è in grado di riconoscere che la conclusione sarà il numero 3.
L’analisi predittiva in Data Science può fare uso di algoritmi di Pattern Recognition per isolare le oscillazioni statisticamente probabili dei dati delle serie temporali nel futuro. In un contesto tecnologico, un pattern potrebbe essere rappresentato da sequenze di dati ricorrenti nel tempo che possono essere utilizzate per prevedere tendenze, particolari configurazioni di caratteristiche nelle immagini che identificano oggetti, combinazioni frequenti di parole e frasi per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o particolari cluster di comportamento su una rete che potrebbe indicare un attacco, tra quasi infinite altre possibilità. In IT, il Pattern Recognition è una branca del Machine Learning che enfatizza il riconoscimento di pattern di dati o regolarità dei dati in un determinato scenario. Il riconoscimento del modello implica la classificazione e il cluster dei pattern. Di conseguenza possiamo iniziare a dire che il Pattern Recognition è un tipo di Machine Learning.
Come nel caso dei modelli di Machine Learning, il risultato del Pattern Recognition può essere l’assegnazione di una classe, di un cluster o la previsione relativa ad alcune variabili.
Per questo motivo possiamo dire che il Pattern Recognition è una tecnologia che consente il processo di apprendimento e pertanto è parte integrante del Machine Learning. Consente agli algoritmi di scoprire regolarità all’interno di grandi quantità di dati e aiuta a classificarli in varie categorie.
Il processo di riconoscimento dei pattern segue due fasi:
- una fase esplorativa, dove gli algoritmi cercano pattern in generale;
- una fase descrittiva, dove gli algoritmi iniziano a categorizzare i pattern trovati.
Le informazioni raccolte da questo processo di ricerca dei modelli possono essere utilizzate per i sistemi di analisi dei dati. Questa funzione è particolarmente importante per l’analisi dei Big Data, per i quali non è possibile elaborare quantità di dati così grandi manualmente o con l’aiuto di fogli di calcolo e simili.
Il design di un sistema di Pattern Recognition include i seguenti aspetti:
- Acquisizione dati e pre-elaborazione;
- Rappresentazione dei dati;
- Processo decisionale.
Le caratteristiche del Pattern Recognition sono le seguenti:
- Il riconoscimento dei modelli si basa completamente sui dati e deriva qualsiasi risultato o modello dai dati stessi;
- Il sistema di riconoscimento del modello dovrebbe riconoscere un modello familiare in modo rapido e preciso;
- Riconoscere e classificare oggetti sconosciuti molto rapidamente;
- Riconosci con precisione forme e oggetti da diverse angolazioni;
- Identifica modelli e oggetti anche se parzialmente nascosti;
- Riconosci i modelli rapidamente con facilità e con automatismo;
- Il riconoscimento dei modelli impara sempre dai dati.
In conclusione, quindi, la principale differenza tra il Machine Learning e il Pattern Recognition si può forse sintetizzare nel fatto che il Machine Learning è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici, mentre il Pattern Recognition è l’applicazione ingegneristica di vari algoritmi allo scopo di riconoscere i modelli nei dati.