Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung

Definition

Mustererkennung beschreibt die Fähigkeit in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeit zu erkennen. Durch die visuelle Variante können Menschen Gefahren und Risiken erkennen und auch Chancen abschätzen.  Die Mustererkennung in der Informatik versucht Daten in die passende Kategorie einzuordnen. Die Hauptaufgabe ist das Erkennen von Zusammenhängen einzelner Kategorien und die Unterscheidung voneinander. Stellen Sie sich vor sie haben zweidimensionale Daten gegeben und sie lassen diese Daten mit einer Visualisierung darstellen und sie stellen fest, dass die Daten mehrere Gruppen bilden und realisieren, sofort, dass die Datenpunkte innerhalb der Gruppen sich in bestimmten Attributen ähnlich sind. Diese Auffassung nennt man auch Clustering und hängt oft mit der Mustererkennung zusammen.   

Was sind die verschiedenen Ansätze?  

Man unterscheidet zwischen drei generellen Ansätzen: die syntaktische, die statistische und die strukturelle.   

  • Das Ziel der syntaktischen Mustererkennung ist es, Dinge durch Folgen von Symbolen zu beschreiben. Dabei werden Objekte so durch Folgen von Symbolen beschreiben, dass Objekte in den gleichen Kategorien auch die gleichen Merkmale aufweisen.
  • Das Ziel der statistischen Mustererkennung ist es Objekten Wahrscheinlichkeiten zuzuordnen, um zu bestimmen zu welcher Gruppe sie gehören. Merkmale werden nicht nach vorgefertigten Regeln ausgewertet, es wird stattdessen ein Zahlenwert gemessen. Zudem wird dabei die Wahrscheinlichkeit einer Gruppenzugehörigkeit bestimmt. Nun wird dieses Objekt in der Kategorie eingenordet welche die höchste Wahrscheinlichkeit hat.
  • Die strukturelle Mustererkennung verbindet sowohl die syntaktische als auch die statistische Mustererkennung. Ein Beispiel wäre die Gesichtserkennung, bei der für verschiedene Gesichtsteile mehrere Verfahren angewendet werden.    

Wie können Unternehmen profitieren? 

Unternehmen können von der Mustererkennung im Machine Learning (ML) auf viele Arten profitieren, einige Beispiele sind:  

  • Prognosemodelle: Durch Prognosemodelle können zukünftige Ereignisse vorhergesagt werden. Somit kann die Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Dienstleistungen vorhergesagt werden. Dies kann Unternehmen helfen, ihre Produktion und Lagerbestände besser zu planen.  
  • Kundenanalyse: Muster in Kundendaten zu erkennen kann bessere Einblicke in die Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Kunden geben. Dies kann Unternehmen dabei helfen, personalisierte Angebote zu entwickeln und ihre Marketingstrategien zu optimieren.  
  • Fraud Detection: Auch in der Betrugserkennung spielt sie eine Rolle. Man kann die Methode verwenden um Muster in Finanztransaktionsdaten zu erkennen und um Betrugsversuche zu identifizieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Verluste durch Betrug zu minimieren.  
  • Prozessoptimierung: Mustererkennung kann Muster in Prozessdaten erkennen und analysieren. Dadurch können die Prozesseffizienz verbessert und die Leistung optimiert werden.  
  • Quality Control : Mustererkennung kann Muster in Produktionsdaten erkennen, um die Qualität der Produkte zu überwachen und Fehler frühzeitig zu erkennen.  
  • Chatbot : Mustererkennung kann Chatbot-Interaktionen erkennen. Dies kann die Qualität der Antworten des Chatbot und die Benutzererfahrung verbessern.