在代表AI实现方式的7种AI模式中，最常见的一种就是识别模式。AI识别模式的主要思想是，我们正在使用机器学习和认知技术来帮助识别非结构化数据并将其分类为特定的分类。非结构化数据可以是图像，视频，文本，甚至是定量数据。这种模式的强大之处在于，我们使机器能够轻松地完成大脑似乎可以做的事情：确定我们在周围现实世界中所感知的事物。
识别模式值得注意，因为它主要是解决图像识别挑战的尝试，引起了人们对AI深度学习方法的浓厚兴趣，并帮助掀起了最新一波AI投资和兴趣热潮。但是，识别模式不仅限于图像识别。实际上，我们可以使用机器学习来识别和理解图像，声音，手写，项目，面部和手势。目的是让机器识别和理解非结构化数据。由于AI的广泛应用，其识别模式是AI解决方案的重要组成部分。
结构化数据和非结构化数据之间的区别在于，结构化数据已经被标记并且易于解释，但是非结构化数据是大多数实体奋斗的地方。组织中多达90%的数据是非结构化数据。对于企业而言，有必要能够理解这一点并解释这些数据，这就是AI介入的地方。尽管我们可以使用现有的查询技术和信息系统从结构化数据中收集分析价值，但是将这些方法与非结构化数据一起使用要困难得多数据。这就是将机器学习应用于此类问题时使其成为强大工具的原因。
机器学习具有识别或匹配在数据中看到的模式的强大能力。具体来说，我们使用监督学习方法对这种模式进行机器学习。通过监督学习，我们使用标记良好的培训数据来教计算机将输入分类为一组确定的类别。该算法会反复显示数据，并使用该数据和训练标签来训练神经网络，以将数据准确地分类到那些类别中。该系统正在这些图像之间建立神经连接，并反复显示该图像一遍又一遍或相似的图像，其目标是最终使计算机根据训练而识别图像中的内容。当然，这些识别系统高度依赖于高质量，标记良好的数据，代表所得模型将在现实世界中公开的数据种类。在这类系统中，垃圾大量涌入。
识别模式的许多应用
识别模式的主要目标是使机器系统能够从本质上查看非结构化数据，对其进行分类，对其进行分类，以及以其他方式理解未开发价值的“斑点”。从医学成像到自动驾驶汽车，从手写识别到面部识别，语音和语音识别，甚至在视频和所有类型的数据中识别最详细的事物，这种模式的应用都可以在广泛的应用中看到。自动驾驶汽车。启用了机器学习的识别功能为安全和监视系统增加了强大的功能，具有观察多个同步视频流并识别诸如货车或什至在一天中特定时间不在的人员之类的功能。
识别模式的商业应用也很有效。例如，在在线零售和电子商务行业中，需要识别和标记将在线销售的产品的图片。以前，人类必须根据其所有属性，标签和类别费力地对每个图像进行分类。如今，基于机器学习的识别系统能够快速识别目录中尚不存在的产品，并应用无需任何人工干预即可在线销售这些产品所需的全部数据和元数据。与要疲倦或无聊的人工相比，这是人工智能介入并能够更快，更高效地完成任务的好地方。更不用说这些系统可以避免人为错误，并允许员工从事更具价值的工作。
这种识别功能不仅可用于图像，而且还可用于识别语音。现有许多应用程序可以告诉您正在播放的歌曲，甚至可以识别正在讲话的人的声音。这种模式识别的另一种应用是识别动物的声音。在保护和野生动植物研究领域，自动声音识别的使用被证明是有价值的。使用可以识别不同动物声音和叫声的机器，是跟踪种群和习性并更好地全面了解不同物种的好方法。
人工智能识别模式最广泛采用的应用之一是手写和文本识别。几十年来，我们已经拥有光学字符识别(OCR)技术，可以将打印的字符映射到文本，但是传统的OCR在处理任意字体和手写功能方面受到了限制。具有机器学习功能的手写和文本识别在这项工作上要好得多，因为它不仅可以识别多种打印或手写模式下的文本，而且还可以识别正在记录的数据类型。例如，如果存在被格式化为列或表格格式的文本，则系统可以识别列或表，并适当地转换为正确的数据格式以供机器使用。同样，系统可以识别数据模式，例如社会安全号码或信用卡号码。这种技术的应用之一是自动柜员机上的自动支票存款。客户将他们的手写支票插入机器，然后可以用来创建存款，而不必去找真人来存入您的支票。
AI的识别模式也适用于人类手势。这是视频游戏行业已经大量使用的东西。玩家可以做出某些手势或动作，然后成为游戏中的命令来移动角色或执行任务。另一个主要应用程序是在零售世界中，通过能够虚拟尝试来帮助客户。外科医生甚至将其应用于医疗领域，以帮助他们执行任务或将其删除，甚至在人们必须要在真实的人身上执行某些任务之前就对其进行培训。通过使用识别模式，机器甚至可以在不需要人工干预的情况下理解手语并根据需要翻译和解释该语言。
在医疗行业中，AI被用于识别各种放射成像中的图案。例如，这些系统被用于识别骨折，阻塞，动脉瘤，潜在的癌变结构，甚至被用于帮助诊断潜在的结核病或冠状病毒感染病例。医学专家预测，在短短几年内，机器将首先对大多数放射图像进行分析，并立即识别出异常或模式，然后再向放射科医生进行进一步评估。
识别合作伙伴也正在用于识别假冒产品。基于机器学习的识别系统正在研究从假冒产品到可能的毒品走私的所有内容。从使用图像获取保险报价到在自然灾害后分析卫星图像以评估损失，这种AI模式的使用正影响着每个行业。
鉴于机器学习在识别模式并将其应用于识别方面的优势，这种AI用例将继续被广泛采用应该不足为奇。实际上，在短短几年内，我们可能会逐渐将AI的识别模式视为理所当然，甚至不认为它是AI。这恰恰体现了这种AI模式的潜力。
