Reconhecimento de padrões para dados temporais

1. Que tipo de dados pode ser aceito no reconhecimento de padrões?
2. Como você identifica padrões nos dados da série temporal?
3. Quais são os três principais modelos de reconhecimento de padrões?

Que tipo de dados pode ser aceito no reconhecimento de padrões?

O reconhecimento de padrões é um derivado do aprendizado de máquina que usa análise de dados para reconhecer padrões e regularidades de entrada. Esses dados podem ser qualquer coisa, desde texto e imagens a sons ou outras qualidades definíveis. A técnica pode reconhecer com rapidez e precisão padrões parcialmente ocultos, mesmo em objetos desconhecidos.

Como você identifica padrões nos dados da série temporal?

Muitos métodos que reconhecem os padrões nas séries temporais o fazem transformando primeiro a série temporal em um tipo mais comum de dados. Em seguida, um algoritmo clássico de aprendizado de máquina é usado para detectar e classificar o padrão. O reconhecimento de padrões visuais alcança isso primeiro transformando os dados em uma imagem.

Quais são os três principais modelos de reconhecimento de padrões?

Existem seis teorias principais de reconhecimento de padrões: correspondência de modelos, correspondência de protótipo, análise de recursos, teoria do reconhecimento por componentes, processamento de baixo para cima e de cima para baixo e análise de Fourier.