Mustererkennungswege
Mustererkennungswege bezeichnet die unterschiedlichen methodischen Ansätze zur automatischen Identifikation von Mustern in Daten. Typischerweise umfasst der Prozess Schritte wie Datenerfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Modellbildung, Bewertung und Anwendung. Ziel ist es, Muster wie Kategorien, Anomalien oder Sequenzen zuverlässig zu erkennen und auf neue Daten zu übertragen.
Zu den zentralen Wegen gehören Template Matching, bei dem ein gespeichertes Muster direkt mit neuen Daten verglichen
In jüngerer Zeit spielen Deep-Learning-Verfahren eine dominierende Rolle. Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks und Transformer-