Page 14 - 4713

6. Прогнозування - знаходження майбутніх станів об'єкта на
підставі попередніх станів.

7. Скорочення опису - для стиснення обсягів зібраної та
збереженої інформації, візуалізації даних, спрощення розрахунків та
інтерпретації.

До вирішення завдань ССС застосовують машинне навчання
(Machine Learning), яке узагальнено поділяють на:
 Навчання з вчителем (Supervised Learning)

 Навчання без вчителя (Unsupervised Learning)
У разі навчання з вчителем обробка даних відбувається в кілька
етапів. Спочатку за допомогою деякого алгоритму будується модель

для вибраних даних. Потім модель надається до навчання,
перевіряється якість отриманих результатів, якщо вони є
незадовільними, відбувається додаткове навчання моделі. Навчання

продовжується доки не буде досягнуто необхідного рівня якості, або
не стане ясно, що обраний алгоритм не працює коректно з даними,
або ж самі дані не мають визначеної структури. Переважно навчання
з вчителем застосовують для вирішення завдань регресії і

класифікації.
Навчання без вчителя застосовують для вирішення завдань, які
можна представити описовими моделями, наприклад закономірності

в покупках, скоєних клієнтами великого магазину. Такі моделі
представляють інформацію у вигляді, зручному для сприйняття
людиною, а попередні знання про наявні дані можуть бути

відсутніми. Навчання без вчителя зазвичай застосовують для
вирішення завдань кластеризації і пошуку асоціативних правил.

Контрольні запитання:
1. Дайте визначення поняттю « ознаки образу»?
2. Дайте визначення поняттю «клас образів»?
3. Назвіть об’єкти дослідження розпізнавання образів.

4. Сформулюйте мету розпізнавання образів.
5. Назвіть технічні засоби, які використовуються при розпізнаванні
образів.

6. Назвіть класифікацію систем РО за відношенням до
навчання.класифікуються на:
7. Перелічіть типові задачі розпізнавання образів.

14