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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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
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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.
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¿Qué es el conocimiento?
El conocimiento está basado en la
experiencia y es personal
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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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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?
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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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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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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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¿Cómo Reconocer?
El proceso de reconocer cosas es algo que hacemos
de forma inconsciente.
Sonido
Comida
Depredador
Imagen Amigo
Sabor
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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?
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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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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
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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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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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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.
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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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Reconocimiento de Patrones
1.2. Aspectos Generales del
Análisis Exploratorio de
Datos
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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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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?
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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
.
.
.
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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.
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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
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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.
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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
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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
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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
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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
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Reconocimiento de Patrones
1.3. Familias de problemas
de 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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Reconocimiento de Patrones
1.4. Aspectos generales que
contempla cualquier
Método de RP
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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.
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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
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Ejemplo
Personas Altura (m) Peso (kg)
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Reconocimiento de Patrones
1.5. Diferentes enfoques en
Reconocimiento de
Patrones
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Dif t f
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Reconocimiento de Patrones
1.6. Técnicas
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
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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