人工智能 (AI) 中的模式识别是指识别数据中的规律、结构或关系的过程。它涉及训练算法来检测特定的特征或模式，这些特征或模式可用于对新数据进行分类、归类或预测。这种能力是许多 AI 系统的基础，因为它使机器能够解释感官输入、分析序列或根据学习到的示例做出决策。例如，面部识别系统使用模式识别通过分析眼睛间距或下颌线形状等特征来识别人脸，而语音转文本系统检测音频数据中的语音模式以将口语转换为文本。
模式识别依赖于机器学习和统计学的技术。监督学习算法，如支持向量机 (SVM) 或神经网络，在标记数据集上进行训练，以将输入数据映射到预定义的类别。例如，电子邮件垃圾邮件过滤器可能会学习识别与垃圾邮件相关的文本模式（例如，特定的关键字或语法）。无监督方法，如聚类算法，识别未标记数据中的固有分组——例如，基于购买行为对客户进行细分。特征提取是一个关键步骤，其中原始数据（例如，图像中的像素）被转换为有意义的表示（例如，边缘或纹理），以突出显示区分模式。例如，卷积神经网络 (CNN) 通过直接从图像中学习分层特征来自动执行此过程。
实施模式识别系统的开发人员必须考虑数据质量、计算效率和模型泛化等挑战。嘈杂或不完整的数据会导致模式检测不佳，需要诸如标准化或异常值移除等预处理步骤。过度拟合——模型记住训练数据但在新输入上失败——可以通过交叉验证或正则化等技术来缓解。实际应用范围从医学成像（检测 X 射线中的肿瘤）到工业自动化（识别制造中的缺陷）。对于开发人员来说，了解算法复杂性、准确性和资源需求之间的权衡是关键。选择正确的方法——无论是用于简单分类的简单逻辑回归，还是用于复杂数据的深度学习模型——取决于问题的具体约束和可用数据。