패턴인식 by Richard O. Duda 외

 

[ 밑줄 ]

 

ㅇ 패턴 인식- 미가공된 데이터를 받아서 패턴의 '부류'에 기반해서 반응하는 행위-은 우리의 생존을 위해 매우 중요하며, 지난 수천만 년 동안 그러한 작업을 위해 매우 복잡한 신경 및 인지 체계들을 진화시켜왔다.

 

ㅇ 자동화된 음성 인식, 지문 식별, 광학 문자 인식, DNA 시퀀스 식별 등 등.....

 

ㅇ 분류될 객체는 우순 변환기(카메라)에 의해 감지되고, 그 신호는 전처리된다. -> 특징들이 추출 -> 최종적으로 분류 결과가 추력된다. 

ㅇ  특징 추출기는 어떤 '특징' 또는 '특성'을 측정해서 데이터를 축소한다. 이 특징들(더 정확히는 특징들의 값들)은 분류기로 전달되고, 분류기는 제시된 증거를 평가하고 최종적으로 어종에 대한 최종 판단을 내린다. 

 

ㅇ 우리의 판정과 관련된 종합적인 단일 비용이 있으며, 우리의 본질적인 임무는 이러한 비용을 최소화하도록 판정 rule을 만드는 (즉, 판정 경계를 설정하는) 것임을 시사한다. 이는 패턴 분류가 아마도 가장 중요한 분야일 판정 이론(decision theory)의 핵심 작업이다.

 

ㅇ 새로운 패턴들, 아직 보지 못한 생선도 처리할 수 있는 분류기를 설계하는 것이 목표이므로 만족해하기에는 아직 이르다. 이것이 일반화 이슈다. 

 

[ 연결 ]

 

내가 알고 상식으로서의 패턴은..

"패턴(pattern)은 프랑스어 낱말 patron에서 온 것으로, 되풀이되는 사건이나 물체의 형태를 가리킨다. 물체들의 집합 요소로 부르기도 한다. 이러한 요소들은 예측 가능한 방식으로 되풀이된다. " 정도다..

 

이런 이유로 필립 볼은 자연이 패턴을 가지, 모양, 흐름 3가지로 정의하는 것 같다.

 

인공지능에 대해서 공부하면서 전문가들 말이 인공지능이 한 마디로 패턴 분류기라고 할 수 있다고 한다. 

그래서 패턴을 인식한다는 것이 무엇인가? 궁금하여 이 분야의 기술적 책들을 좀 찾아 읽어 보았다.

개발자가 아니기에 깊게 알 필요는 없다. 

 

기술 공학이나 프로그램 분야의 '패턴 인식'책을 읽기에는 기본지식이 부족하다.

(또한 내가 그럴 필요도 없다)

 

대체적으로 나 같은 '문송'이 이해할 정도의 '패턴'과 관련책은 과학분야의 대중서 정도까지 인 것 같다.

 

필립 볼의 '자연의 패턴' , 마크 뷰캐넌의 '우발과 패턴' , 이언 스튜어트의 '자연의 패턴' 

마커스 드 사토이의 '대칭' , 닐 존슨의 '복잡한 세계, 숨겨진 패턴' 등 정도가 이해될 수 있는 수준이다. 

 

보통 경제학이나 경영학 분야에서도 차용한 패턴들이 있다.

내 생각에 이런 것들을 패턴이라고 하는 것은 과장이다.

왜곡되게 해석하거나 주장된 것들의 모음이다.. (좋은 해설집일 수는 있다.)

 

이유는 이런 패턴들은 반복적이라는 논리적, 실증적 증거가 부족한거나, 없거나 ,과장된 해석이기 때문이다. 

[ 자평 ]  평할 수준이 아니므로 평할 수 없다. 내게는 불필요 했다. 

 

2006년 번역본이고 총 10장으로 되어 있다.

필요하여 1장 개요만 보았다.

 

이 분야 지식이 미천하여 평할 수 없다.