Mynsturgreining
Mynsturgreining (e. pattern recognition) fjallar um aðferðir til að taka ákvarðanir sem byggjast á flokki/sviði hrágagna og er í raun safn aðferða í "supervised learning".
Mynsturgreining miðast við að flokka (e. classification) eða aðfallsgreina (e. regression) gögn með því að nota fyrirfram (e. a priori) eða tölfræðilega þekkingu sem dregin (e. extracted) er úr mynstrum. Mynstrin sem á að flokka eru oftast safn mælinga eða athugana (e. observation), sem skilgreina punkta í heppilegu margvíðu rúmi.
Fullgert mynsturgreiningarkerfi er búið mæli/skynjara (e. sensor) sem safnar athugunum sem flokka á eða lýsa, auðkenna safnara (e. feature extraction meachanism) sem reiknar/dregur út tölulegar eða táknrænar upplýsingar úr athugunum og svo flokkara eða lýsingar skema sem framkvæmir svo flokkun eða lýsingu á athugun sem byggir á út reiknuðum/dregnum auðkennum.
Einföldun: hrágögn -> auðkenna söfnun -> flokkun
Dæmi um tól notuð við mynsturgreiningu
SVM(e. Support Vector Machines)
Ákvörðunar- og aðfallstré (e. CART)
Slembiskógar (e. Random Forests)
