Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Datos, Información y Conocimiento

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    Datos

    Información

    Conocimiento

    Entendimiento

    Sabiduría

    Entendiendo relaciones

    Entendiendo patrones

    Entendiendo principios

    Crítica del entendimiento

     Aprendizaje

    Percepción por los sentidos

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    ¿Qué es el conocimiento? 

    Es aquello que permite tomar decisiones.

    Es aquello que responde a la pregunta de

    ¿cómo ...?

    Es aquello que responde a la pregunta de

    ¿cuándo tomar una decisión. . . . . . .?

    Es la información útil.

    Es la experiencia adquirida. 

    3

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    ¿Qué es el conocimiento? 

    El conocimiento está basado en la

    experiencia y es personal

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Conocimiento 

    Para tener el conocimiento es necesario tener

    el contacto con el problema y saber resolver

    problemas. No basta tener la información

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Ejercicio 

      Si el conocimiento es una experiencia humana,

    ¿cómo podemos hacer para que una computadora

    encuentre el conocimiento, lo categorice y luego lo

    aplique para resolver problemas?

    6

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    Datos, Información y Conocimiento

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    Datos

    Información

    Conocimiento

    Entendimiento

    Sabiduría

    Relaciones entre los datos

    Buscando patrones

    Entendiendo principios

    Crítica del entendimiento

     Aprendizaje

    Captura por sensores

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    Reconocimiento de Patrones

    Aprendizaje y Memoria

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Aprendizaje Natural 

    Cambio relativamente estable en la conducta

    del individuo.

    Es un proceso unido a la experiencia.

    El proceso fundamental del aprendizaje es la

    imitación.

    Memoria

     Aprendizaje Significativo

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     Aprendizaje Automático 

    Desarrollo de técnicas para que las

    computadoras aprendan.

    Crea programas que generalizancomportamientos a partir de información no

    estructurada entregada como ejemplos.

    Proceso de inducción del conocimiento. Basado en el análisis de datos.

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Aprendizaje Automático 

       Aplicaciones donde se requiere que las

    máquinas aprendan.

    Ejemplos:

    Detección de fraude en operaciones on-line.

    Reconocimiento de transacciones sospechosas.

    Identificación de objetos, seguimiento de personas y

    vehículos.Diagnóstico automático: enfermedades, fallas

    mecánicas.

    Evaluación automática: clientes on-line.

    Búsqueda de patrones de compra en clientes.12

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    Reconocimiento de Patrones

    Unidad 1. Introducción

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    ¿Cómo Reconocer?

      El proceso de reconocer cosas es algo que hacemos

    de forma inconsciente.

    Sonido

    Comida

    Depredador

    Imagen Amigo

    Sabor

    14

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    ¿Qué es Reconocer?

      Esta habilidad natural que tiene prácticamente todo

    ser vivo nos lleva a varias preguntas.

    ?¿cómo identificamos

    cosas?

    ¿qué proceso hace que nuestra mente

    resuelva fácilmente este tipo de problemas?

    ¿cómo podemos

    abstraer conceptos?

    ¿cómo y por qué funcionanuestro cerebro?

    15

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    ¿Qué es Reconocimiento de

    Patrones?

      Estas preguntas son importantes para varias ramas

    de la ciencia. 

    ?Biología

    Psicología

    Neurología

    Ciencias de la

    computación

    La rama interdisciplinariade las ciencias de la

    computación  que se

    encarga de resolver este

    tipo de problemas se

    denomina Reconocimientode Patrones, el cual

    incluye entre sus

    principales tareas a la

    clasificación de patrones.16

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    Reconocimiento de Patrones

    1.1. Conceptos básicos

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     Es un concepto por el cual se representa a los

    elementos sujetos a estudio.

     Los objetos puedes ser:

    Concretos

    Abstractos

    Objeto (individuo, fenómeno o ente). 

    Objeto

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    Objeto ya

    clasificado en

    alguna clase 

    Patrón

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    Objeto  Patrón

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    Un paciente

    Una zona geológicaUn equipo eléctrico

    Un conjunto de personas

    Una imagen satelital

    Una señal acústica

    Ejemplos de Objetos

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Clase (grupo):

     Es un conjunto de objetos

    Clase

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    Pacientes con bronquitis

    Zonas de no perspectividad de petróleo

    Electrocardiogramas anormales

    Imágenes de hígados cancerosos

    Ejemplos de Clases

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    Atributos (rasgos, variables, características o parámetros):

     Cualquier medida o cualidad extraíble. Propiedad o factor.

    Tipos de Atributos

    o Cuantitativos Numéricos

    o Cualitativos  Simbólicos

    o Binarios  Presencia-ausencia

     Atributos

    24

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     Cuantitativos:  Representan una variable que toma

    valores numéricos que puede ser operados (+,*,-,/) y tienen

    un orden.

    Ejemplo: La temperatura

     Cualitativos:  Variables que expresan cualidades sobre

    los objetos. Sólo admiten comparaciones entre sus valores.

    Ejemplo: El color del pelo

     Binarios:  Variables cualitativas de tipo presencia-

    ausencia. Un valor es la negación del otro.

    Ejemplo: El paciente es fumador o no

     Atributos

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    Sexo

    Edad

     Altura

    Peso

    Raza

    Temperatura

    * Depende del contexto 

    Ejemplos de Atributos

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    Campo magnético

    Tipos de suelo

    Edad de la roca

    Presión sanguínea

    Concentración de

    elementos radiactivos

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     Es la composición de varias características en un vector.

     Define un punto en un espacio n-dimensional

    Vector de características

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Observe cualquier objeto: Un Automóvil

     Y piense en todas las posibles características que lo

    hacen ser un auto, tal vez tenga un color de pintura,que usa algún tipo de combustible, que usa

    neumáticos, que tiene transmisión automática o

    estándar, que tiene un cierto rango de dimensiones, y

    otras muchas características. 

    Ejercicio

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Reconocimiento de patrones

     Es la rama de la computación que estudia lastécnicas  que permiten a una computadora

    identificar los patrones de estructuras o deconfiguraciones.

     Es la caracterización de datos de entrada en

    clases identificadas, por medio de la extracciónde características significativas o atributos de

    los datos extraídos. 

    29

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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      El punto esencial del reconocimiento de patrones 

    es la clasificación.

      Entre las aplicaciones del reconocimiento de

    patrones son: El reconocimiento de voz, la clasificación

    de documentos (por ejemplo spam/no spam), el

    reconocimiento de escritura, parámetros para reconocerla cara de una persona, agrupación de palabras para

    hacer sentido en una frase, buscar la llave para abrir

    una chapa y muchas más.

    Reconocimiento de patrones

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Reconocimiento de Patrones

    1.2. Aspectos Generales del

    Análisis Exploratorio de

    Datos

    31

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Análisis Exploratorio de Datos

    Matriz Observacional

    1 2 … m

    1  X11

     X12 …

    X1m2  X21 X22 …X2m. . .

    .  . .

    . . .

    n  Xn1 Xn2 …Xnm

    Observación

    ¿Qué conocimiento está

    contenido en los datos?

     Análisis Exploratorio de Datos

    Problema¿Qué es lo interesante?

    ¿Cuál es la estructura interna del fenómeno?

    ¿Qué es lo esencial y redundante?

    ¿Qué hipótesis pueden ser obtenidas y cuáles

    son sustentadas por los datos?

    n:  Número de objetos estudiados.m:  Número de variables observados.

    Xi j : Valor del objetos i  para la variable j .

    La información puede ser completamente heterogénea,dada la existencia de variables de naturaleza muydiversa y la presencia de información incompleta.

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Análisis Exploratorio de Datos

    ¿Qué conocimiento está contenido en los datos?

    ¿Todos los individuos estudiados son de un mismotipo?

    ¿Cuál es la configuración de clases (grupos)?

    ¿Cuáles son las variables más relevantes?

    ¿Cuáles son las relaciones existentes entre ellas?

    ¿Cuáles son los principales factores que caracterizanel problema?

    ¿Cuáles hipótesis están sustentadas por los datos?

    ¿Es posible reducir la dimensionalidad del problema?

    33

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Problemas observacionales

      o   b  s  e  r  v  a  c   i  o  n

      e  s

    dato

    s Análisis

    exploratorio

    Hipótesis 1

    Hipótesis 2

    Hipótesis R

    .

    .

    .

    34

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Características de los

    problemas observacionales

    Se resuelven mediante análisis

    exploratorio de datos.

    Los datos se obtienen directamente de laobservación.

    Se buscan las hipótesis que sustentan

    los datos. No existe control sobre las variables.

    35

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Problemas experimentales

       h   i  p   ó   t  e  s   i  s

    Diseño de

    experimento

    Deducción de

    hechos

    observacionales

    dato

    s

    Test (Análisis)

    Confirmatorio

    Hipótesis

    Valida

    Hipótesis

    Rechazada

    36

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Características de los

    problemas experimentales

    Se resuelven mediante análisis

    confirmatorio de datos.

    Se diseñan experimentos para obtenerlos datos.

    Se tienen hipótesis de partida.

    Es posible controlar las variables.

    37

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Análisis exploratorio de datos

    Problemas de carácter observacional donde se necesita extraer el conocimiento contenido en bases de datos 

    generalmente heterogéneas.

    Reconocimiento de Patrones

    Búsqueda de factores

    Selección de variables

    Búsqueda de parámetros relevantes

    Generación de hipótesis38

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Análisis exploratorio de datos

    Se destacan problemas de:

    Clasificación

    Diagnóstico y pronóstico basados en

    tipología

    Cálculo de la importancia diferenciante e

    informacional de las variables

    Búsqueda de causas y efectos del

    comportamiento de los parámetros

    Reducción de la dimensionalidad39

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Problema Observacional

    n:  Número de individuos (objetos).

    m:  Número de variables.

    Xi j : Valor del objetos i  para la variable j .

    M - Matriz Observacional

    1 2 … m1  X11 X12 …X1m2  X21 X22 …X2m. . ..  . .. . .

    n  Xn1 Xn2 …Xnm

    M =

    Análisis exploratorio de datos

    Procesamiento

    de Individuos

    Procesamiento

    Variables

    Planteamiento

    del Problema

    Análisis

    Combinatorio40

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Objetivos de los métodos de RP

    Exploración de datos.

    Búsqueda de tipología entre objetos o

    variables.  Ajuste de modelos.

    Predicción, diagnóstico y pronósticobasados en configuración de grupos.

    Generación y prueba de hipótesis.

    Reducción de dimensionalidad.

    Búsqueda de redundancias.41

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Reconocimiento de Patrones

    1.3. Familias de problemas

    de Reconocimiento de

    Patrones

    42

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Familias de problemas deReconocimiento de Patrones (RP) 

    Los problemas de RP son todos aquellos

    relacionados con la clasificación deobjetos y fenómenos; y con ladeterminación de los factores queinciden en los mismos.

    43

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Familias de problemas deReconocimiento de Patrones (RP) 

    Las familias de dichos problemas son:

    A) Clasificación no supervisada, clasificaciónsin aprendizaje, agrupamiento o clustering.

    B) Clasificación supervisada o clasificación conaprendizaje.

    C) Clasificación con aprendizaje parcial.

    D) Selección de Variables.

    44

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     A) Clasificación no supervisada

    Se tiene un universo de objetos, pero no se

    conoce cómo se agrupan.

    El problema radica en encontrar como se

    estructura el universo de objetos mencionados

    anteriormente, es decir, asignar el patrón a una

    clase todavía no definida. 

    45

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    B) Clasificación supervisada

    Se conoce un universo de objetos que seagrupan en un número de clases dada, y setiene una muestra de objetos de cada clase.

    El problema consiste en dado un nuevo objeto,

    poder  establecer las relaciones con cada unade dichas clases, o sea, identificar el patróncomo miembro de una clase ya definida. 

    46

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    C) Clasificación con aprendizaje

    parcial

    Es análogo al anterior, excepto que hay unaclase de objetos  de la cual no se tienemuestra.

    Y el problema original sigue siendo el mismo, es

    decir, dado un nuevo objeto, relacionarlo conlos ya clasificados.

    47

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    D) Selección de variables

    Se utiliza para reducir el número de rasgos conlos cuales se deben describir los objetos enmodo eficiente.

    También se utiliza para encontrar los rasgos

    que inciden en el problema  de maneradeterminante.

    48

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Reconocimiento de Patrones

    1.4. Aspectos generales que

    contempla cualquier

    Método de RP

    49

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Aspectos generales que contempla

    cualquier Método de RP

    Definición  de una medida cuantitativa de la

    semejanza entre dos objetos cualesquiera.

    Establecimiento  de un conjunto de reglas

    que permitan, mediante la utilización de la

    semejanza de los entes, la construcción deuna configuración de grupos.

    50

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     Aspectos generales que contempla

    cualquier Método de RP

    Transformación

    Matriz Observacional  Matriz de Semejanzas

    n x m n x n

    1 2 … m

    1  X11 X12 …X1m2  X21 X22 …X2m. . ..  . .. . .

    n  Xn1 Xn2 …Xnm

    1 2 … m

    1  S11 S12 …S1m2  S21 S22 …S2m. . ..  . .. . .

    n  Sn1 Sn2 …Snm

    Diagonal simétrica

    Si j representa la

    semejanza entre el

    individuo i  y el individuo j51

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Ejemplo

    Personas Altura (m) Peso (kg)

    1

    23

    4

    56

    7

    52

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Reconocimiento de Patrones

    1.5. Diferentes enfoques en

    Reconocimiento de

    Patrones

    53

    Dif t f

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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      Enfoque Estadístico.

      Enfoque Sintáctico - Estructural.

      Enfoque Lógico - Combinatorio.

      Técnicas en otros enfoques.

     Redes Neuronales.

     Algoritmos Genéticos.

    Diferentes enfoques en

    Reconocimiento de Patrones

    54

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

    55/64

      Es históricamente el primer enfoque que

    existió y probablemente el más

    desarrollado.

      Utiliza el análisis Discriminante, la Teoría

    Bayesiana de la Decisión, la Teoría de las

    Probabilidades y el análisis de

    agrupamientos.

    Enfoque Estadístico

    55

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

    56/64

    Carac terísticas :  Basado en descripciones

    de objetos en términos de mediciones;

    presupuestos sobre las variables, comoestar definidas en un espacio métrico o

    normado; es muy frecuente el uso de

    probabilidades.

    Apl icaciones : Imágenes y señales.

    Enfoque Estadístico

    56

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

    57/64

      Se basa en la Teoría de Autómatas y

    Lenguajes Formales para hacer la clasificación.

      La idea central consiste en suponer que los

    objetos se pueden descomponer (físicamente) en

    elementos primarios, como si fueran letras de

    ciertos alfabetos, y a partir de aquí, hallar las

    reglas gramaticales que permitan formar la señal.

    Enfoque Sintáctico-Estructural

    57

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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      Tiene como principal característica el

    poder trabajar con variables de todo tipo,

    aunque sus algoritmos suelen ser decomplejidad alta.

      Utiliza la Lógica Matemática, la Teoría

    Clásica y Difusa de conjuntos, la TeoríaCombinatoria, la Teoría de Testores y la

    Matemática Discreta en general.

    Enfoque Lógico-Combinatorio

    59

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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    Carac terísticas :  Se considera que los

    objetos se describen por medio de una

    combinación de rasgos numéricos y nonuméricos (datos mezclados). La forma de

    manejar los objetos es mas flexible que en

    los enfoques tradicionales.Apl icaciones : Ciencias poco formalizadas.

    Enfoque Lógico-Combinatorio

    60

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

    61/64

      Se basa en modelos matemáticos de

    las neuronas biológicas, o dicho de otraforma, trata de emular la forma en cómo

    interactúan nuestras neuronas.

    Enfoque Neuronal

    61

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

    62/64

    Reconocimiento de Patrones

    1.6. Técnicas

    Reconocimiento de Patrones

    62

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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      El reconocimiento de patrones es una técnica

    de la Inteligencia Artificial (IA) y es empleado por

    tecnologías como el procesamiento del lenguaje

    natural, la visión computacional, etc.

     El reconocimiento de patrones se apoya de

    otras técnicas de la (IA) como:

     Lógica Difusa

     Minería de Datos

     Redes Neuronales

    Reconocimiento de Patrones

     Agentes

     Robótica

    63

  • 8/15/2019 Unidad I. Introducción Al Reconocimiento de Patrones

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     El reconocimiento de patrones además se

    apoya en técnicas  de otras ciencias como lo

    son:

      Estadística

      Geometría

      Teoría de Lenguajes  Lógica Simbólica

      Entre otras

    Reconocimiento de Patrones