O reconhecimento de padrões é a capacidade de detectar arranjos de características ou dados que produzem informações sobre um determinado sistema ou conjunto de dados. Em um contexto tecnológico, um padrão pode ser sequências recorrentes de dados ao longo do tempo que podem ser usadas para prever tendências, configurações particulares de características em imagens que identificam objetos, combinações freqüentes de palavras e frases para processamento de linguagem natural (PNL), ou clusters particulares de comportamento em uma rede que podem indicar um ataque -- entre quase infinitas outras possibilidades.
O reconhecimento de padrões é essencial para muitas áreas sobrepostas áreas de TI, incluindo grandes análises de dados, identificação biométrica, segurança e inteligência artificial (IA).
Alguns exemplos de reconhecimento de padrões:
Software de reconhecimento facial aceita dados relacionados com as características do rosto de uma pessoa e usa um algoritmo para combinar esse padrão específico com um registro individual em um banco de dados.
Algoritmos de reconhecimento de padrões em software meteorológico podem detectar conexões recorrentes entre dados meteorológicos que podem ser usados para prever prováveis eventos meteorológicos futuros.
O software de detecção de intrusão na rede (NID) regras descrever padrões de comportamentos e eventos que podem indicar tráfego ilegítimo.
Em 1997, o Deep Blue da IBM usou a sua capacidade de reconhecer padrões de jogo para derrotar o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
No contexto da IA, o reconhecimento de padrões é uma subcategoria da aprendizagem de máquinas (ML).