O reconhecimento de padrões é uma técnica utilizada para identificar padrões e tendências nos dados. É um domínio vasto com aplicações na aprendizagem automática, na visão por computador e na estatística. Na aprendizagem automática, o reconhecimento de padrões é utilizado para treinar modelos para identificar padrões e fazer previsões. Na visão por computador, é utilizado para identificar objectos e rostos em imagens e vídeos. Em estatística, é utilizado para identificar padrões em grandes conjuntos de dados históricos. O reconhecimento de padrões é uma ferramenta poderosa que pode ser utilizada para melhorar a tomada de decisões numa variedade de indústrias.
O que é o reconhecimento de padrões?
O reconhecimento de padrões é uma medida de análise de dados para identificar quaisquer tendências ou padrões no conjunto de dados especificado. Insere-se na grande área da Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática e inclui vários métodos de análise de grandes conjuntos de dados para identificar quaisquer regularidades. Este algoritmo é popular numa grande variedade de sectores devido à sua capacidade de identificar tendências e minimizar a complexidade de grandes estruturas de dados.
Do ponto de vista da aprendizagem automática, o reconhecimento de padrões é utilizado para descobrir padrões e regularidades nos dados, permitindo assim que os algoritmos sejam treinados em conformidade. Isto leva a uma classificação dos dados que se baseia inteiramente nos padrões aferidos anteriormente. As empresas utilizam estes modelos para melhorar o seu nível de operações e otimizar o seu fluxo de trabalho geral, utilizando os dados obtidos pelo sistema para executar tarefas específicas. Para saberes mais, vai a Machine Learning.
Na visão por computador, o reconhecimento de padrões é um processo realizado para extrair informações significativas de uma série de imagens e/ou vídeos. Isto é feito, mais uma vez, através da identificação de padrões que correspondem aos objectos de interesse. Quando integrados na visão por computador, os dados derivados dos sistemas de reconhecimento de padrões podem ser utilizados para tarefas como a deteção e o reconhecimento de objectos. Muitas indústrias não só adoptaram estes sistemas integrados nas suas operações diárias, como também os estão a utilizar como soluções tecnológicas para desafios como o erro humano.
O reconhecimento de padrões é um processo levado a cabo também pelos neurónios humanos. É um processo automático realizado na mente humana para identificar objectos do quotidiano através do processamento de informação sensorial.
Atualmente, o reconhecimento de padrões desempenha um papel vital em muitas indústrias que estão a adotar a Inteligência Artificial nas suas operações. É devido à sua capacidade de “dar sentido” à informação que muitos algoritmos actuais podem ser treinados para realizar tarefas de forma eficaz e em menos tempo.
Aplicações e exemplos de reconhecimento de padrões
Como já foi referido, o Reconhecimento de Padrões é um processo amplamente utilizado – compreendendo múltiplas técnicas que podem ser utilizadas em qualquer domínio. Num largo espetro, as suas aplicações podem ser divididas em três secções: Aprendizagem Automática, Visão por Computador e Perspetiva Estatística. Cada uma delas inclui uma série de aplicações, tais como:
1. Aprendizagem automática
Enquanto o Reconhecimento de Padrões é uma ação que identifica regularidades nos dados, a Aprendizagem Automática é o processo de ensinar os modelos a compreender essas regularidades. Muitos modelos de aprendizagem automática são integrados em sistemas de reconhecimento de padrões para fazer previsões, identificar anomalias ou gerar novos dados com base nas informações obtidas pelo próprio sistema. As aplicações destes modelos incluem:
a. Modelos preditivos: Os modelos de reconhecimento de padrões podem ser desenvolvidos para analisar grandes somas de dados e fornecer previsões para o futuro com base nas regularidades identificadas. Estes modelos são treinados para estudar dados históricos e identificar quaisquer tendências ou padrões que tenham sido comuns durante anos. Este padrão identificado serve de base ao modelo para apresentar resultados futuros. Este modelo é especialmente comum na previsão financeira, na previsão meteorológica e na análise do mercado de acções.
b. Deteção de anomalias : À semelhança dos modelos preditivos, o algoritmo de reconhecimento de padrões também pode ser utilizado para detetar quaisquer anomalias nas actividades em curso. Tornou-se uma atividade crucial, especialmente nas finanças, para detetar quaisquer intrusões nos seus sistemas. Muitas vezes, estes modelos são treinados para detetar anomalias ou certos desvios nos dados fornecidos. Estes modelos são comuns durante as previsões meteorológicas e financeiras e são frequentemente integrados em modelos de previsão.
c. Geração de padrões: A IA generativa é um ramo da IA que utiliza o reconhecimento de padrões para gerar uma série de estímulos com base em dados históricos. Ao utilizar grandes somas de dados como dados de treino, o algoritmo de reconhecimento de padrões identifica padrões específicos e armazena a informação necessária para gerar imagens, vídeos ou textos com base numa solicitação fornecida pelo utilizador. Um exemplo popular deste modelo é o DALL-E. Esta IA aberta é um sistema que é treinado por modelos de reconhecimento de padrões e gera imagens com base nas instruções fornecidas pelo utilizador.
2. Visão computacional
Tal como a Aprendizagem Automática, a Visão por Computador utiliza as regularidades identificadas pelo sistema de Reconhecimento de Padrões para realizar uma variedade de aplicações. Referindo-se geralmente a tipos de dados como imagens ou vídeos, a visão por computador pega nas caraterísticas identificadas pelos sistemas de reconhecimento de padrões e utiliza-as para realizar acções como o reconhecimento ou a criação de imagens. Estas aplicações incluem:
a. Reconhecimento de objectos: Os sistemas alimentados por IA utilizam o reconhecimento de padrões como forma de identificar objectos específicos e de os classificar em conformidade. Este modelo de reconhecimento de padrões é treinado de forma semelhante com dados e é depois utilizado para reconhecer a diferença entre objectos. Esta aplicação é habitualmente utilizada na indústria automóvel, quer se trate de veículos autónomos (para deteção de colisões) ou de inspecções de entrega de automóveis que a IA potencia.
b. Reconhecimento facial e de impressões digitais: Outra aplicação comum é o software de reconhecimento facial/impressão digital. Estes modelos utilizam o reconhecimento de padrões para identificar a pessoa em questão com base nos dados armazenados sobre as suas caraterísticas faciais ou impressões digitais. Tornou-se um protocolo de segurança comum utilizado em muitos sistemas de segurança e na aplicação da lei para a identificação de criminosos e até para a autenticação de telemóveis.
c. Imagiologia médica: O reconhecimento de padrões também é vulgarmente utilizado no sector da saúde. As suas técnicas são aplicadas na imagiologia médica e estão a tornar-se úteis na identificação de tumores e na análise de exames médicos como os raios X, a ressonância magnética e a tomografia computorizada. Um exemplo desta aplicação são os sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) e os sistemas de deteção assistida por computador (CAD). Os CDSS são úteis no diagnóstico de doentes com base nos seus sintomas visuais e os CAD utilizam o algoritmo para ajudar os médicos na previsão de imagens médicas.
3. Perspetiva estatística
O reconhecimento de padrões em estatística é normalmente utilizado para identificar padrões e tendências em grandes quantidades de dados históricos. Estes padrões ajudam muitas empresas a fazer previsões para futuras decisões financeiras. A utilização desta técnica envolve a integração de vários modelos, tais como modelos de regressão, modelos de reconhecimento de escrita manual/fala e processamento de linguagem natural. As aplicações destes modelos incluem:
a. Previsão financeira: A previsão financeira é um processo pesado que consiste em analisar uma série de dados históricos. O modelo de reconhecimento de padrões é, por conseguinte, integrado em técnicas como a análise de séries cronológicas e o processamento de linguagem natural, o que permite ao algoritmo classificar grandes quantidades de dados e identificar padrões. Enquanto a análise de séries temporais é uma técnica útil para as empresas compreenderem quaisquer tendências ocultas ao longo de um período de tempo específico, a PNL é particularmente útil para tarefas internas como a tradução automática e facilita a comunicação entre a linguagem humana e a linguagem tecnológica.
Estes padrões servem então de base para a empresa basear as suas decisões financeiras e facilitar a tomada de decisões informadas.
b. Segmentação do mercado: Os modelos de reconhecimento de padrões também são normalmente utilizados para identificar padrões em dados de consumidores recolhidos por grandes empresas. Estes modelos utilizam algoritmos de agrupamento complexos para identificar semelhanças nos dados de cada consumidor e, assim, segmentá-los de acordo com o mercado. Isto não só permite que as grandes empresas formulem estratégias de marketing direcionadas, como também aumenta a sua compreensão das necessidades dos seus clientes, levando-as a moldar os seus produtos em conformidade.
Conclusão
Em geral, a utilização do reconhecimento de padrões permite que várias empresas adoptem uma série de aplicações – desde a utilização de modelos de Aprendizagem Automática, Visão por Computador e Análise Estatística. A capacidade de identificar padrões em grandes conjuntos de dados resultou na categorização de tendências e em operações mais eficientes em áreas como os cuidados de saúde, as finanças e a segurança. Em conclusão, o Reconhecimento de Padrões é uma ferramenta poderosa que é comummente utilizada numa variedade de indústrias devido à sua capacidade de melhorar a classificação dos dados.
