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有意义的模式，这些模式可用于分类、预测或做出决策。 这种能力是许多 AI 系统的基础，因为它使它们能够解释复杂的输入（例如图像、文本或传感器数据）并获得可操作的见解。 例如，在图像识别中，模式识别系统可以通过分析带标签照片中的像素排列来学习区分猫和狗。 该过程通常包括数据预处理（清理和组织数据）、特征提取（识别关键属性）和模型训练（调整参数以提高准确性）等步骤。
模式识别的一个常见应用是在语音转文本系统中。 在这里，AI 分析音频波形以识别音素（不同的声音单位）并将它们映射到单词。 这涉及将音频分解为片段，提取频率和幅度等特征，并使用统计模型将这些特征与已知的语言模式进行匹配。 另一个例子是金融领域的欺诈检测，算法会监控交易数据中的异常情况——例如意外的消费地点或金额——这些异常情况会偏离用户的典型行为。 这些系统依赖于识别历史数据中的模式来标记潜在的风险，这表明模式识别如何将数据分析与决策逻辑相结合。
开发人员通常使用监督学习、无监督学习或神经网络等技术来实现模式识别。 监督学习需要带标签的数据集，其中每个输入都与正确的输出配对（例如，使用标记的消息进行电子邮件垃圾邮件检测）。 相比之下，无监督学习在没有标签的情况下识别隐藏的模式，例如将客户数据根据购买习惯聚类成不同的部分。 神经网络，特别是卷积神经网络 (CNN)，擅长通过应用过滤器来检测边缘、纹理和形状来识别图像中的空间模式。 例如，在医学图像上训练的 CNN 可以通过识别不规则的组织结构来学习识别肿瘤。 这些方法突出了模式识别如何适应不同的数据类型和用例，从而构成许多实际 AI 应用的支柱。