パターン認識は、物や現象を記述、識別、分類、説明するために、物や現象を表すさまざまな形式の情報 (数値、テキスト、論理) を処理および分析するプロセスです。コンピュータ技術の発展により、人間は複雑な情報処理プロセスを研究することが可能になりました。情報処理の重要な形式は、生体による環境と物体の認識です。
パターン認識では、機械学習アルゴリズムを使用して、データ内のパターンやパターンを自動的に識別します。このデータには、テキストや画像からサウンドやその他の定義可能な品質まで、あらゆるものを含めることができます。パターン認識システムは、見慣れたパターンを迅速かつ正確に認識します。また、見慣れない物体を認識して分類したり、さまざまな角度から形状や物体を認識したり、部分的に隠れている場合でもパターンや物体を認識したりすることもできます。
パターン認識には多くの用途がありますが、これには、画像処理、音声および指紋認識、航空写真判読、契約書や写真などのスキャン文書の光学式文字認識、さらには医療画像処理や診断が含まれます。パターン認識はデータ分析の背後にあるテクノロジーでもあります。たとえば、このテクノロジーは株式市場の結果を予測するために使用できます。