模式識別 Patten Recognition 簡介

人工智慧的很多問題都是在進行《模式識別》，舉例而言、手寫辨識程式就是在識別 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 這十種模式！

識別模式的方式有很多，像是

1. 透過《規則比對》進行分類
2. 使用《神經網路》進行分類
3. 使用《機率模型》用《最大似然法則》進行分類
4. 透過《特徵抽取》之後，再進行《分類》的作法
5. 直接對樣本進行《分群》，而非套在預先規劃好的類別中
6. 使用《樣本距離》取得鄰近的答案，例如 KNN (K-近鄰) 的作法。

舉例而言，對於《七段顯示器》的樣式識別問題，我們就可以用第 6 種方法處理。

我們將於下一篇文章中透過識別《七段顯示器》這個問題，讓讀者體會《模式識別方法》並非都是很困難的！

當您理解了《七段顯示器》案例之後，會發現其實模式識別的常見程序，然後我們會再用《手寫數字辨識》這樣的案例，探索《模式識別》還需要引入那些技術與程序。

最後、我們會對《模式識別的方法》進行理論介紹，以便讀者能看清楚《模式識別的整體樣貌》！