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Veuillez expliquer ce qu'est la "reconnaissance de formes"
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La reconnaissance de formes est la reconnaissance automatisée de formes et de régularités dans les données. Il a des applications dans l'analyse de données statistiques, le traitement du signal, l'analyse d'images, la recherche d'informations, la bioinformatique, la compression de données, l'infographie et l'apprentissage automatique. La reconnaissance des formes a ses origines dans les statistiques et l'ingénierie ; certaines approches modernes de la reconnaissance des formes incluent l'utilisation de l'apprentissage automatique, en raison de la disponibilité accrue des mégadonnées et d'une nouvelle abondance de puissance de traitement. Ces activités peuvent être considérées comme les deux facettes d'un même domaine d'application et elles se sont fortement développées au cours des dernières décennies.
Les systèmes de reconnaissance de formes sont généralement entraînés à partir de données "d'entraînement" étiquetées. Lorsqu'aucune donnée étiquetée n'est disponible, d'autres algorithmes peuvent être utilisés pour découvrir des modèles jusque-là inconnus. Le KDD et l'exploration de données se concentrent davantage sur les méthodes non supervisées et un lien plus fort avec l'utilisation professionnelle. La reconnaissance de formes se concentre davantage sur le signal et prend également en considération l'acquisition et le traitement du signal. Il trouve son origine dans l'ingénierie et le terme est populaire dans le contexte de la vision par ordinateur : une conférence de premier plan sur la vision par ordinateur s'appelle Conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes.
Dans l'apprentissage automatique, la reconnaissance de formes est l'attribution d'une étiquette à une valeur d'entrée donnée. En statistique, l'analyse discriminante a été introduite dans le même but en 1936. Un exemple de reconnaissance de formes est la classification, qui tente d'attribuer chaque valeur d'entrée à l'une d'un ensemble donné de classes (par exemple, déterminer si un e-mail donné est un "spam" ). La reconnaissance de formes est un problème plus général qui englobe également d'autres types de sortie. D'autres exemples sont la régression, qui attribue une sortie à valeur réelle à chaque entrée ; l'étiquetage de séquence, qui attribue une classe à chaque membre d'une séquence de valeurs (par exemple, une partie de l'étiquetage de la parole, qui attribue une partie de la parole à chaque mot dans une phrase d'entrée) ; et l'analyse syntaxique, qui attribue un arbre d'analyse syntaxique à une phrase d'entrée, décrivant la structure syntaxique de la phrase.
Les algorithmes de reconnaissance de formes visent généralement à fournir une réponse raisonnable pour toutes les entrées possibles et à effectuer une correspondance "la plus probable" des entrées, en tenant compte de leur variation statistique. Cela s'oppose aux algorithmes de correspondance de modèles, qui recherchent des correspondances exactes dans l'entrée avec des modèles préexistants. Un exemple courant d'algorithme de correspondance de modèles est la correspondance d'expressions régulières, qui recherche des modèles d'un type donné dans des données textuelles et est incluse dans les capacités de recherche de nombreux éditeurs de texte et traitements de texte.