Pattern (Tipar)

Ce este un pattern (tipar)?

Un pattern (tipar) este o structură repetitivă sau o relație recurentă care poate fi identificată în date. În contextul AI, modelele învață să recunoască aceste tipare pentru a face predicții sau a lua decizii.

Linia de producție: „Tiparele”

În „linia de producție”, tiparele sunt acele regularități din date care pot fi folosite ca „specificații” pentru a produce un rezultat (de ex. a diferenția un email ca fiind spam vs. nu-spam).

  • Dacă tiparele sunt reale și stabile, modelul va funcționa bine pe cazuri noi.
  • Dacă tiparele sunt înșelătoare (corelații întâmplătoare), linia va produce „defecte”, predicții greșite atunci când contextul se schimbă.

Practic, tiparele sunt „ce merită învățat”, restul este „zgomot” .

De ce sunt importante?

Tiparele sunt esența învățării automate:

  • Fără tipare — datele sunt doar zgomot aleator, fără valoare predictivă
  • Tipare corecte — modelul poate generaliza bine pentru situații noi
  • Tipare false — modelul învață corelații care nu există în realitate

Cum funcționează recunoașterea tiparelor?

%%{init: {'themeVariables': { 'fontSize': '18px', 'subGraphTitleFontSize': '22px', 'fontFamily': 'Open Sans' }}}%%
flowchart LR
    subgraph INPUT["📥 Date de intrare"]
        D1["🐱 Imagine pisică"]
        D2["🐕 Imagine câine"]
        D3["🐱 Imagine pisică"]
    end
    
    subgraph PATTERNS["🔍 Tipare identificate"]
        P1["Urechi ascuțite"]
        P2["Mustăți lungi"]
        P3["Ochi mari"]
        P4["Bot lung"]
        P5["Urechi căzute"]
    end
    
    subgraph LEARN["🧠 Modelul învață"]
        L1["Pisică = T1 + T2 + T3"]
        L2["Câine = T4 + T5"]
    end
    
    D1 --> P1
    D1 --> P2
    D1 --> P3
    D2 --> P4
    D2 --> P5
    P1 --> L1
    P2 --> L1
    P3 --> L1
    P4 --> L2
    P5 --> L2

    style INPUT fill:#f5f5f5,color:#000
    style PATTERNS fill:#CFE8F3,color:#000
    style LEARN fill:#DCEDD9,color:#000

Tipuri de tipare

Forme, contururi, culori, texturi în imagini.

Exemple:

  • Fețe umane (ochi, nas, gură în anumite poziții)
  • Cifre scrise de mână (forme specifice pentru 0-9)
  • Tumori în imagini medicale

Secvențe de cuvinte, structuri gramaticale, sentiment.

Exemple:

  • Spam în emailuri („câștigător”, „gratuit”, „urgent”)
  • Sentiment negativ în recenzii
  • Structura unui contract legal

Schimbări în timp, tendințe.

Exemple:

  • Creșterea vânzărilor înainte de Crăciun
  • Bătăile inimii într-un ECG
  • Comportamentul acțiunilor la bursă

Acțiuni repetitive ale utilizatorilor.

Exemple:

  • Obiceiuri de cumpărare online
  • Traseul zilnic al navetei
  • Preferințe muzicale

Exemple

Tiparele învățate:

  • Distanța dintre ochi
  • Forma nasului
  • Conturul feței
  • Poziția sprâncenelor

Rezultat: Sistemul recunoaște aceeași persoană din unghiuri diferite.

Tiparele învățate:

  • Cuvinte frecvente: „câștigător”, „gratuit”, „urgent”
  • Multe semne de exclamare
  • Linkuri suspecte
  • Greșeli gramaticale intenționate

Rezultat: Emailurile spam sunt filtrate automat.

Tiparele învățate:

  • Presiunea atmosferică în scădere → ploaie
  • Formațiuni de nori specifice
  • Secvențe istorice de temperatură

Rezultat: Prognoza meteo pentru zilele următoare.

Ierarhia tiparelor

Modelele AI învață tipare la mai multe niveluri de complexitate:

%%{init: {'themeVariables': { 'fontSize': '18px', 'subGraphTitleFontSize': '22px', 'fontFamily': 'Open Sans' }}}%%
flowchart TB
    subgraph SIMPLE["Nivel 1: Tipare simple"]
        S1["Linii"]
        S2["Margini"]
        S3["Culori"]
    end
    
    subgraph MEDIUM["Nivel 2: Tipare compuse"]
        M1["Forme geometrice"]
        M2["Texturi"]
    end
    
    subgraph COMPLEX["Nivel 3: Tipare complexe"]
        C1["Obiecte<br>(ochi, nas, urechi)"]
    end
    
    subgraph ABSTRACT["Nivel 4: Tipare abstracte"]
        A1["Concepte<br>(față, emoție)"]
    end
    
    S1 --> M1
    S2 --> M1
    S3 --> M2
    M1 --> C1
    M2 --> C1
    C1 --> A1

    style SIMPLE fill:#FFF2D4,color:#000
    style MEDIUM fill:#CFE8F3,color:#000
    style COMPLEX fill:#DCEDD9,color:#000
    style ABSTRACT fill:#F5CBDF,color:#000

Cum se leagă de alte concepte?

%%{init: {'themeVariables': { 'fontSize': '18px', 'subGraphTitleFontSize': '22px', 'fontFamily': 'Open Sans' }}}%%
flowchart LR
    ANT[Antrenament] --> P[<b>TIPAR</b><br>Tu ești aici]:::current
    P --> M[Model AI]
    
    classDef current fill:#CFE8F3,stroke:#000000,stroke-width:1px

Concept Relația cu Pattern/Tipar
Date Datele CONȚIN tipare ascunse
Algoritm Algoritmul CAUTĂ tipare în date
Model AI Modelul STOCHEAZĂ tiparele învățate

Termeni asociați: → Date | → Algoritm | → Model AI

← Antrenament

Model AI →

Back to top