Mønstergjenkjenning programmer

Mønstergjenkjenning programvare er på ingen måte den mest kjente eller prangende programvare på markedet, men det er blant de mest nyttige. Mønster-gjenkjennelse programvare brukes i en rekke bransjer for en rekke formål å analysere matematiske data. Selv om mennesker kunne utføre sine funksjoner til en viss grad, er det mye raskere og mer effektivt å bruke programvare.

Patternz

Patternz er et godt eksempel på en av de mest utbredte bruken av mønstergjenkjenning programvare - sporing av økonomiske data. Investorer spore trender i markedet, på jakt etter mønstre, i håp om at de vil være i stand til å bruke data om markedets tidligere oppførsel å forutsi fremtidig atferd, noe som gir dem en kant. Det finnes en rekke andre verktøy som gjør det samme som Patternz; Dette er en av de viktigste feltene for å bruke mønstergjenkjenning.

Bio Dirigent

Forskere bruker ofte mønstergjenkjenning. Et eksempel på mønstergjenkjenning programvare som brukes i realfag er Bio Dirigent, en åpen kildekode-verktøy for bioinformatikk, bruk av matematisk analyse av biologiske data. Bio Leder har funksjoner utover mønstergjenkjenning, men dens evne til å gjenkjenne mønstre i store datamengder gjør det til en leder i bransjen.

Mønstergjenkjenning Toolbox

Matlab, en datamaskinmiljø brukes nesten utelukkende av forskere på områder som økonomi og fysikk, som er avhengige av store matematiske analyser. Brukere har tilgang til mønstergjenkjenning programvare kalt Statistiske Pattern Recognition Toolbox. Denne programvaren kan analysere en hvilken som helst mengde av data i en rekke måter. Selv om mindre spesialiserte enn de andre verktøy, er det på ingen måte mindre mektig. Dens fleksibilitet, i hendene på noen som vet hvordan du konfigurerer den riktig, gjør det til en mer nyttig generelt verktøy mønstergjenkjenning enn noen av de andre. Økonomer kan bruke programvaren til å prøve å forutsi hvordan økonomien er i endring, og hvordan enkeltpersoner og grupper vil bruke pengene sine.