Reconocimiento de Patrones: Definición, tipos y ejemplos

¿Qué es el reconocimiento de patrones en el análisis de datos y el aprendizaje automático?

El reconocimiento de patrones es un método de análisis de datos que busca patrones de datos recurrentes que ocurren en conjuntos de datos mediante el aprendizaje automático. Clasifica datos basándose en el conocimiento existente y ayuda a familiarizar a las computadoras con tendencias recurrentes en el lenguaje, imágenes y otra información que ayudaría a reconocer cosas. A medida que la tecnología se utiliza cada vez más para ayudar en la vida cotidiana en aplicaciones que van desde la automatización a escala empresarial hasta la asistencia de inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones ayuda a enseñar a las máquinas conceptos comunes que les ayudarían a anticipar lo que las personas pueden necesitar de ellas.

Importancia del reconocimiento de patrones

Cuando se trata de resolución de problemas, el reconocimiento de patrones ayuda a identificar y clasificar cualidades y atributos de los datos en grupos, y esto puede ayudar a sentar las bases para resolver problemas más grandes. Los objetos de un conjunto se reconocen y clasifican más fácilmente mediante el reconocimiento de patrones. Al reducir varios datos en sus partes más simples y clasificar los puntos en común en categorías, es más fácil presentar los datos de una manera que las personas puedan entender. Esto también puede crear muchas formas diferentes de ver datos que se pueden explorar de manera muy granular. Estas formas pueden ofrecer perspectivas que el simple análisis de los datos sin procesar tal vez no puedan revelar fácilmente.

Aplicaciones de reconocimiento de patrones

Existe una amplia gama de aplicaciones en las que se emplea el reconocimiento de patrones como un medio para ayudar a descubrir soluciones a problemas y profundizar en la investigación utilizando grandes volúmenes de datos. Muchos campos técnicos de estadística, aprendizaje automático, investigación médica, informática y otras vocaciones basadas en datos, como el análisis de imágenes, utilizan el reconocimiento de patrones como parte de su trabajo. Las siguientes son descripciones más detalladas de algunas áreas que utilizan el reconocimiento de patrones.

• Análisis de datos estadísticos: la recopilación de grandes cantidades de datos con el fin de crear modelos estadísticos con fines de generación de informes utiliza el reconocimiento de patrones para agrupar los datos en cohortes. Ver ciertos comportamientos en un conjunto de datos basados ​​en una cohorte puede ayudar a solidificar las estadísticas que se generan.
• Aprendizaje automático: cuanto más se incorpora la inteligencia artificial a la tecnología que utilizan las personas, más se necesita para comprender el mundo en el que se encuentra. La detección facial es un ejemplo de aprendizaje automático empleado en las cámaras para ayudar a enfocar un sujeto deseado en un cámara, así como detectar tipos de rasgos faciales por motivos de seguridad.
• Bioinformática: los procesos y la producción del cuerpo humano pueden identificarse mediante patrones y algoritmos. El reconocimiento de patrones puede ayudar a identificar cuándo el cuerpo puede estar produciendo determinadas proteínas y células que podrían indicar la evolución de una enfermedad. La bioinformática ha ayudado a desmitificar algunos de los comportamientos más complejos del cuerpo.
• Análisis de imágenes: existen muchas aplicaciones para reconocer patrones en imágenes que van desde el reconocimiento facial hasta el conocimiento de información biométrica, como las huellas dactilares y los patrones del iris del ojo. Las imágenes a nivel de datos también contienen cierta información según la luz y el color, y se pueden ordenar en patrones según la imagen.

El reconocimiento de patrones se utiliza en herramientas como Python, SQL y Tableau, que son plataformas de visualización de datos comunes para muchas industrias que dependen de la ciencia de datos para realizar operaciones. El reconocimiento de patrones se utiliza en estas herramientas para ayudar a crear cuadros, gráficos y otros métodos de visualización para ayudar a que los datos sean lo más útiles posible para quienes los necesitan para implementar decisiones.

Ejemplos de reconocimiento de patrones

Como se mencionó en la sección anterior, muchos campos utilizan el reconocimiento de patrones. Los siguientes son algunos ejemplos de reconocimiento de patrones en prácticas específicas que se están volviendo más frecuentes en el mundo actual. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han entrado en el léxico público con diferentes significados según la aplicación o el marketing.

Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático

El aprendizaje automático suele verse como una aplicación práctica del reconocimiento de patrones. Enseñar a las computadoras a realizar determinadas tareas y el aprendizaje avanzado mediante el reconocimiento de patrones puede ayudar a completar tareas complejas en un corto período de tiempo. El reconocimiento de huellas dactilares es un buen ejemplo de cómo el aprendizaje automático puede utilizar el reconocimiento de patrones para saber qué encontrar en una búsqueda. Los patrones con huellas dactilares humanas se introducen en una computadora que aprende qué hace que esas huellas sean únicas y dónde pueden existir características comunes. Cuando surge la necesidad de encontrar huellas dactilares en una base de datos, la computadora sabrá exactamente qué buscar para realizar una identificación en un tiempo más corto del que podría lograr un humano.

Aprendizaje modelado e IA

Inteligencia artificial (IA) es una palabra que se usa mucho en diversas industrias y como término de marketing. La IA se ha utilizado para mejorar la tecnología durante algún tiempo, pero con la llegada de los asistentes digitales en los teléfonos y los parlantes en el hogar, ahora está más integrada en la vida diaria. El reconocimiento de patrones ayuda a la inteligencia artificial a comprender los matices de la voz humana y lo que esa voz puede estar solicitando. Cuando la IA sabe su nombre (como Siri de Apple o Alexa de Amazon), este es un ejemplo de algo que el reconocimiento de patrones ayuda a discernir para poder activarlo. Posteriormente, cumplir con la solicitud de la persona que se dirige a la máquina de reconocimiento de voz es otro producto del reconocimiento de patrones. Comprender el lenguaje es complejo y el reconocimiento de patrones ayuda a la inteligencia artificial a comprender partes comunes del lenguaje.

Resumen de la lección

El reconocimiento de patrones es una parte del análisis de datos que ayuda a discernir características comunes en los datos que pueden clasificarse y organizarse para una fácil interpretación. Se puede utilizar en todo tipo de aplicaciones, como análisis de datos en negocios, investigación y uso de tecnología personal. El aprendizaje automático se basa en el reconocimiento de patrones para ser entrenado para realizar determinadas tareas, como el reconocimiento facial y el análisis de imágenes. El análisis de datos estadísticos utiliza el reconocimiento de patrones para ayudar a dividir grandes cantidades de datos en componentes que se pueden convertir en interpretación visual. La inteligencia artificial también se basa en el reconocimiento de patrones para ayudar a aprender cómo actúan los humanos y comprender qué le podría pedir un usuario que depende de la tecnología para una tarea.