Glossar
Pattern Recognition Layer
Layer 5 der 5-Layer Architecture – unüberwachtes Lernen, das 7 validierte Verhaltensarchetypen aus Vektorräumen hervorhebt.
Definition
Pattern Recognition ist die fünfte und letzte Schicht der Sentient 5-Layer Architecture. Sie nutzt unüberwachtes Lernen, um Verhaltenscluster in den Vektorräumen der DNA-Schicht zu entdecken – Muster, die Demografie verpasst. Statt „Männer, 30–40“ bringt das System Archetypen wie „Skeptical Innovators“ und „Value Optimizers“ ans Licht. Diese Archetypen sind nicht theoretisch – sie werden kontinuierlich gegen harte Ergebnisdaten (Umsatz, Marge, Conversion Rate) validiert. 7 Verhaltensarchetypen sind in Produktion validiert. Archetypen entstehen aus Daten, nicht Annahmen, und neue können entstehen, wenn sich Verhalten verschiebt. Jeder Archetyp speist alle 8 Command-Center-Module.
Warum es wichtig ist
Pattern Recognition verwandelt Vektorräume in umsetzbare Segmente. Das sind die Verhaltensarchetypen, die Demografie nicht finden kann.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
5-Layer Architecture
Die Pipeline aus Sensor, Translator, Logic Engine, DNA und Pattern Recognition, die Rohsignale in deterministische Entscheidungen verwandelt.
DNA Layer
Layer 4 der 5-Layer Architecture – jeder Akteur als Punkt in 48-dimensionalem Vektorraum kodiert. Mathematik statt Datenbanken.
Behavioral Archetypes
Datengetriebene Verhaltenssegmente wie „Skeptical Innovators“ und „Value Optimizers“ – durch unüberwachtes Lernen gefunden, an Ergebnissen validiert.
Archetypal Clustering
Unüberwachtes Lernen zur Identifikation verhaltensbasierter Cluster wie „Die skeptischen Innovatoren“ statt demografischer Gruppen.
Unsupervised Learning
ML-Ansatz, der verborgene Muster ohne gelabelte Daten entdeckt. In Layer 5 für verhaltensbasierte Archetypen-Identifikation.
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