Riconoscimento di pattern: differenze tra le versioni

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Il '''riconoscimento di pattern''' (in inglese, {{Inglese|'''pattern recognition'''}}) è una sottoarea dell'[[apprendimento automatico]]. Esso consiste nell'analisi e identificazione di [[pattern]] all'interno di [[dati]] grezzi al fine di identificarne la [[Classificatore (matematica)|classificazione]]. La maggior parte della ricerca nel campo riguarda metodi di [[apprendimento supervisionato]] e [[Apprendimento non supervisionato|non supervisionato]].

Il patternriconoscimento recognitiondi pattern ha come obiettivo quello di apprendere un [[Classificatore (matematica)|classificatore]] di dati (pattern) basati su conoscenza a priori o informazioni statistiche estratte dai pattern. I pattern da classificare sono tipicamente gruppi di misure odo osservazioni, che definiscono punti in un appropriato spazio multidimensionale (al contrario del pattern matching, in cui il pattern è specificato in modo rigido).

Il riconoscimento di pattern è studiato in molti campi, tra cui [[psicologia]], [[psichiatria]], [[etologia]], [[scienze cognitive]] e [[informatica]].

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* [[Riconoscimento facciale]]

* [[Riconoscimento delle immagini]]

* [[Cognitrone]]

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[[Categoria:Riconoscimento delle immagini]]