Pattern Recognition (Mustererkennung)
In einem technologischen Kontext können ein Muster wiederkehrende Datenfolgen sein, die verwendet werden, um beispielsweise Trends vorherzusagen, bestimmte Konfigurationen von Merkmalen in Bildern. Mit Mustern können aber auch Objekte, häufige Kombinationen von Wörtern und Phrasen für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder bestimmte Cluster-Verhalten in einem Netzwerk, das einen Angriff anzeigen könnte, identifiziert werden - unter fast endlosen anderen Möglichkeiten. Die Mustererkennung ist für viele überlappende Bereiche der IT, einschließlich Big-Data-Analyse,biometrischer Identifikation, Sicherheit und künstlicher Intelligenz(KI), unerlässlich.
Beispiele der Mustererkennung
Die Gesichtserkennungssoftware nimmt Daten auf, die mit den Eigenschaften des Gesichts einer Person in Beziehung stehen, und verwendet einen Algorithmus, um dieses spezifische Muster mit einem einzelnen Datensatz in einer Datenbank abzugleichen. Mustererkennungsalgorithmen in meteorologischer Software können wiederkehrende Verbindungen zwischen Wetterdaten erkennen, die sich für die Vorhersage wahrscheinlicher zukünftiger Wetterereignisse verwendet lassen. NID-Softwareregeln (Network Intrusion Detection) beschreiben Verhaltensmuster und Ereignisse, die auf illegitimen Datenverkehr hinweisen können. Im Jahr 1997 nutzte IBM Deep Blue seine Fähigkeit, Spielmuster zu erkennen, um Schachweltmeister Garry Kasparov zu besiegen. Im Zusammenhang mit KI ist die Mustererkennung eine Unterkategorie des maschinellen Lernens (ML).
