Patroonherkenning is een fundamenteel concept in AI dat zich richt op het identificeren en classificeren van regelmatigheden in data. Hier is hoe het werkt:

• Data-input: Het systeem ontvangt ruwe data (zoals beelden, geluid, of tekst)
• Feature-extractie: Het AI-systeem identificeert belangrijke kenmerken in de data
• Patroonidentificatie: Het systeem zoekt naar terugkerende patronen of structuren in deze kenmerken
• Classificatie: Op basis van geleerde patronen worden nieuwe inputs gecategoriseerd

Dit concept was vooral belangrijk in de vroege ontwikkeling van neurale netwerken, en heeft de weg vrijgemaakt voor moderne toepassingen zoals:

• Computervisie met CNNs
• Spraakherkenningssystemen
• Beeldgeneratie via GANs en diffusion models

Tegenwoordig wordt patroonherkenning steeds geavanceerder door de ontwikkeling van multimodale AI-systemen die patronen kunnen herkennen in verschillende soorten input tegelijk, zoals tekst, beeld en geluid.