解説
さらに詳しく解説
パターン学習（パターン認識）とは
パターン学習/パターン認識（Pattern Recognition）は、データから規則性やパターンを抽出し、新しいデータを分類・識別する機械学習の基本的なアプローチです。
基本概念
パターン認識のプロセス:
1. データ収集
↓
2. 前処理・特徴抽出
↓
3. パターン学習
↓
4. モデル構築
↓
5. 新データの認識・分類パターン認識の種類
| 種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 画像パターン | 画像内のパターン認識 | 顔認識、物体検出 |
| 音声パターン | 音声内のパターン認識 | 音声認識、話者識別 |
| テキストパターン | テキスト内のパターン認識 | 感情分析、分類 |
| 時系列パターン | 時系列データのパターン | 異常検知、予測 |
手法の分類
統計的手法
統計的パターン認識:
├── ベイズ分類器
├── 判別分析
├── 最近傍法（k-NN）
└── サポートベクターマシンニューラルネットワーク
深層学習ベース:
├── CNN（画像）
│ └── 局所パターンの階層的学習
├── RNN/LSTM（系列）
│ └── 時間的パターンの学習
├── Transformer（汎用）
│ └── 注意機構によるパターン捕捉
└── GAN（生成）
└── パターン分布の学習応用分野
| 分野 | 応用例 |
|---|---|
| 医療 | X線画像診断、心電図解析 |
| 金融 | 不正検知、信用スコアリング |
| 製造 | 外観検査、異常検知 |
| セキュリティ | 生体認証、侵入検知 |
特徴抽出
特徴抽出の方法:
├── 手動特徴設計
│ ├── エッジ検出
│ ├── テクスチャ特徴
│ └── 色ヒストグラム
└── 自動特徴学習（深層学習）
├── 畳み込み層
├── プーリング層
└── 全結合層評価指標
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 精度（Accuracy） | 正解率 |
| 適合率（Precision） | 陽性予測の正確さ |
| 再現率（Recall） | 陽性の検出率 |
| F1スコア | 適合率と再現率の調和平均 |
課題と対策
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| 過学習 | 正則化、データ拡張 |
| クラス不均衡 | オーバーサンプリング |
| ノイズ | 前処理、ロバスト手法 |
| 計算コスト | 軽量モデル、量子化 |