Mustererkennung bei künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Prozess, bei dem ein Algorithmus Muster in Daten erkennt und lernt, diese Muster zu identifizieren und zu klassifizieren. Dieser Prozess wird auch als maschinelles Lernen bezeichnet.
Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptansätze für die Mustererkennung: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.
Beim überwachten Lernen trainiert ein Algorithmus anhand einer Menge von Daten, die bereits mit entsprechenden Labels versehen wurden. Zum Beispiel kann ein Algorithmus anhand von Bildern von Hunden und Katzen trainiert werden, indem er lernt, die Merkmale zu erkennen, die diese Tiere unterscheiden, und dann in der Lage ist, neue Bilder als entweder Hund oder Katze zu klassifizieren.
Beim unüberwachten Lernen werden hingegen Muster in den Daten gefunden, ohne dass diese mit Labels versehen sind. Der Algorithmus identifiziert Ähnlichkeiten und Muster in den Daten und kategorisiert sie entsprechend.
In beiden Ansätzen werden oft neuronale Netze verwendet, die aus einer Reihe von Schichten von Neuronen bestehen, die jeweils bestimmte Merkmale der Daten identifizieren. Die Daten werden durch das Netzwerk geleitet, und jede Schicht identifiziert nacheinander die Merkmale, die zur Klassifizierung des Musters erforderlich sind.
Die Mustererkennung bei KI hat zahlreiche Anwendungen, darunter Bilderkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, Betrugserkennung und vieles mehr.
