パターン認識の例は分類です。これは、各入力値を特定のクラスのセットの1つに割り当てようとします（たとえば、特定の電子メールが「スパム」か「非スパム」かを判別します）。ただし、パターン認識は、他のタイプの出力も含む、より一般的な問題です。

また、数学におけるパターン認識とは何ですか？オブジェクト、現象、プロセス、信号、および状況の分類と識別のための原理と方法を考案する数学的サイバネティックスのブランチ、つまり、オブジェクトを特徴付ける機能またはプロパティの有限セットによって記述できるすべてのオブジェクト。

これに関して、どのようにパターンを識別しますか？

パターン認識スキルを開発するための2つの本当に簡単な方法があります：

1. 彼らと一緒に生まれなさい。
2. 10,000時間を入れてください。
3. 自然、芸術、数学を学びましょう。
4. （良い）建築を研究する。
5. 分野を超えて勉強します。
6. 左脳の趣味を見つけましょう。
7. あなた自身の分野で（多く）読んではいけません。
8. エコーを聞き、影を監視します。

パターン認識の用途は何ですか？

パターン認識は、画像処理に必要な機械に人間の認識知能を与えるために使用されます。パターン認識は、特定の画像/ビデオサンプルから意味のある特徴を抽出するために使用され、生物学的および生物医学的イメージングなどのさまざまなアプリケーションのコンピュータビジョンで使用されます。