Pattern recognition atau pengenalan pola adalah proses di mana mesin menemukan dan mengenali pola dalam data dengan menerapkan algoritma pembelajaran mesin. Ini dapat dilihat sebagai semacam klasifikasi data yang sangat maju. Pola merupakan sesuatu yang mengikuti tren dan menunjukkan beberapa pola keteraturan Pattern recognition dapat dilakukan secara fisik, matematis, atau menggunakan algoritma. Pattern recognition dalam pembelajaran mesin, yaitu penggunaan algoritma yang kuat untuk mengidentifikasi pola dalam data tertentu. Pattern recognition banyak digunakan saat ini seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, computer vision, dan masih banyak lagi.
Pattern recognition mencoba meniru kemampuan jaringan saraf otak manusia yang selanjutnya menjadi kecerdasan buatan. Pattern recognition dianggap sebagai salah satu dari empat pilar yang membentuk ilmu komputer. Banyak masalah komputer kehidupan nyata memerlukan pattern recognition untuk membantu menemukan solusi. Pattern recognition ini mewujudkan pola yang mewakili struktur dan keteraturan, membantu mengatur pekerjaan kita, membuatnya lebih mudah diakses. Menemukan dan memahami pola adalah bagian penting dari pemecahan masalah dan pemikiran matematis. Selain itu juga terdapat alasan lain pentingnya pattern recognition, yaitu: • Mengidentifikasi dan memprediksi bahkan bit terkecil dari data tersembunyi atau tidak dapat dilacak. • Membantu mengklasifikasikan data yang tidak terlihat. • Membuat prediksi yang berharga menggunakan teknik pembelajaran. • Mengenali dan mengidentifikasi objek pada berbagai jarak. • Membantu membuat prediksi data yang tidak terlihat dan membantu membuat saran yang praktis dan dapat ditindaklanjuti.
Pattern recognition merupakan proses kompleks untuk menganalisis data input, mengekstraksi pola, membandingkannya dengan standar tertentu, dan menggunakan hasilnya untuk pedoman tindakan sistem di masa mendatang. Oleh karena itu, sistem pattern recognition harus memiliki serangkaian fungsi yang beragam. Pengenalan otomatis atas pola yang sudah dikenal adalah fundamental. Dalam banyak kasus, untuk berfungsi dengan baik sistem harus dapat mengenali objek yang tidak diketahui dan mengklasifikasikannya, dan mengenali objek bahkan ketika data yang ada tidak lengkap.
Learning (pembelajaran) adalah fenomena di mana suatu sistem dilatih dan disetel untuk menghasilkan data yang akurat. Learning merupakan tahapan yang paling penting untuk mengetahui kinerja sistem terhadap data yang diberikan ke sistem berdasarkan algoritma yang digunakan pada data tersebut. Dataset dibagi menjadi dua jenis, yaitu digunakan untuk training (melatih) model yaitu training set dan untuk testing (menguji) model setelah training yaitu testing set. 1. Training Set Training set digunakan untuk membangun model. Ini terdiri dari sekumpulan gambar yang digunakan untuk melatih sistem. Aturan dan algoritma training digunakan untuk memberikan informasi yang relevan tentang cara mengaitkan data masukan dengan keputusan keluaran. Sistem dilatih dengan menerapkan algoritma ini ke sekumpulan data, semua informasi yang relevan diekstraksi dari data tersebut dan hasilnya diperoleh. 2. Testing Set Testing data digunakan untuk menguji sistem. Ini adalah kumpulan data yang digunakan untuk memeriksa apakah sistem menghasilkan keluaran yang benar setelah proses training. Biasanya, kumpulan data 20% digunakan untuk testing. Testing data digunakan untuk mengukur akurasi sistem. Misalnya, sistem yang mengidentifikasi beberapa kategori bunga dapat mengidentifikasi dengan benar tujuh dari sepuluh kategori bunga dan yang lainnya salah, sehingga keakuratannya adalah 70%.
Berikut ini adalah langkah-langkah dalam pattern recognition. 1. Penginderaan Langkah yang pertama adalah tahap di mana komputer menggunakan berbagai jenis sensor untuk merekam data tentang lingkungannya. Contohnya termasuk sensor gambar (kamera), sensor suara (mikrofon), dan sensor gerak atau getaran. 2. Segmentasi Langkah segmentasi merupakan langkah yang menentukan keberadaan target dalam rekaman data. Misalnya, foto yang diambil oleh kamera dapat diproses untuk menentukan lokasi atau keberadaan wajah manusia. 3. Ekstraksi Ciri Langkah ini merupakan langkah pattern recognition, dimana komputer mendapatkan atribut dari target yang tersegmentasi. Misalnya, untuk manusia, deskriptornya mungkin berupa tinggi badan dan warna kulit. 4. Inferensi Langkah selanjutnya adalah inferensi. Pada tahap ini, deskripsi yang telah dibuat akan digunakan oleh komputer untuk inferensi. Salah satu contohnya adalah pengenalan wajah.
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan dalam pattern recognition. Berikut ini adalah penjelasannya. 1. Algoritma Statistik Algoritma ini digunakan untuk membangun model statistik. Ini adalah model yang polanya dijelaskan oleh fitur. Model dapat digunakan untuk memprediksi sifat probabilistik pola. Fitur digunakan untuk membentuk cluster. Distribusi probabilitas pola dianalisis dan sistem disesuaikan. Pola menjalani pemrosesan lebih lanjut. Model kemudian menerapkan pola testing untuk mengidentifikasi pola. 2. Algoritma Struktural Algoritma ini efektif ketika proses pattern recognition kompleks. Algoritma ini penting saat kumpulan multidimensi digunakan. Pola diklasifikasikan ke dalam subclass, kemudian membentuk hierarki. Model struktural mendefinisikan hubungan antara elemen-elemen sistem. 3. Algoritma Berdasarkan Jaringan Saraf Algoritma ini membentuk model yang terdiri dari struktur paralel (neuron). Model ini lebih mahir daripada model pattern recognition lainnya karena kemampuan belajarnya yang unggul. Contoh yang baik dari jaringan saraf yang digunakan dalam pattern recognition adalah Feed Forward Backpropagation Neural Network (FFBPNN). 4. Algoritma Pencocokan Pola Algoritma ini digunakan untuk membangun model pencocokan pola yang merupakan bentuk sederhana dari pattern recognition. Template menggunakan dua gambar untuk membentuk kecocokan dan pola yang cocok disimpan sebagai template. Kelemahan dari pola ini adalah tidak efektif dalam mengenali pola yang terdistorsi. 5. Algoritma Berbasis Fuzzy Algoritma berbasis fuzzy menerapkan konsep logika fuzzy, menggunakan nilai kebenaran antara 0 dan 1. Dalam model fuzzy, beberapa aturan dapat diterapkan untuk mencocokkan masukan tertentu dengan keluaran. Model ini memberikan hasil yang baik karena sesuai dengan domain ketidakpastian. 6. Algoritma Hibrid Algoritma hibrid digunakan untuk membangun model hibrid menggunakan banyak pengklasifikasi untuk mengenali pola. Setiap classifier tertentu menjalani training berdasarkan ruang fitur. Satu set penggabung dan pengklasifikasi digunakan untuk menarik kesimpulan. Fungsi keputusan digunakan untuk menentukan keakuratan classifier.
Berikut ini adalah keuntungan pattern recognition. 1. Memecahkan masalah kategorisasi dan klasifikasi. 2. Dapat diterapkan secara luas di bidang medis dan robotika. 3. Mengidentifikasi jenis objek tertentu dari sudut yang berbeda. 4. Urutan DNA dapat ditafsirkan.
Berikut ini adalah kelemahan pattern recognition. 1. Pengakuan semacam yang sulit dilakukan dan merupakan metode yang sangat lambat. 2. Pattern recognition tidak dapat menjelaskan mengapa objek yang tepat diidentifikasi dan membutuhkan kumpulan data yang lebih besar untuk memperoleh akurasi yang baik.
1. Pengenalan Gambar Penerapan yang umum dari pattern recognition adalah pengenalan gambar. Dalam hal ini, sistem computer vision dilatih untuk mengenali pola tertentu pada gambar dan selanjutnya dapat mengidentifikasi gambar yang mengandung pola tersebut. Ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti mengenali wajah dalam gambar, mengenali dan mengklasifikasikan objek, mengidentifikasi landmark, dan mendeteksi postur tubuh. 2. Pengenalan Video Pengenalan video adalah bagian dari pengenalan gambar yang berkaitan dengan pengenalan objek, peristiwa, atau aktivitas dalam video. Dalam analitik video, ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan orang, pengenalan gerakan, deteksi objek waktu nyata, dan pelacakan objek. 3. Prediksi Pasar Saham Selanjutnya ada prediksi pasar saham yang digunakan untuk memperkirakan nilai masa depan saham perusahaan atau aset yang diperdagangkan lainnya. Metode pembelajaran linier dan mesin telah dipelajari selama beberapa dekade. Baru belakangan ini model deep learning diperkenalkan dan dengan cepat mendapatkan popularitas. 4. Pengenalan Karakter Optik Pengenalan karakter optik adalah proses mengklasifikasikan pola optik yang ditemukan dalam gambar digital. Pengenalan karakter dicapai melalui segmentasi citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. 5. Pengenalan Pola Teks Pattern recognition berbasis pembelajaran mesin digunakan untuk menghasilkan, menganalisis, dan menerjemahkan teks. Pola digunakan untuk memahami bahasa manusia dan membuat pesan teks. Pengenalan teks berbasis kata digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen dan secara otomatis mendeteksi bagian teks sensitif. Pengenalan pola teks digunakan dalam industri keuangan dan asuransi untuk deteksi penipuan. 6. Pengenalan Tulisan Tangan Pengenalan tulisan tangan digunakan untuk membandingkan pola antara teks tulisan tangan atau tanda tangan untuk mengidentifikasi pola. Berbagai aplikasi melibatkan komputer yang mengenali kata-kata tulisan tangan yang dimasukkan dengan stylus pen. Namun, pengenalan dan pengenalan tulisan tangan merupakan bidang yang sulit karena teks tulisan tangan terdiri dari bentuk yang tidak beraturan dan kompleks. 7. Pengenalan Wajah dan Pencarian Visual Algoritma pengenalan citra bertujuan untuk mendeteksi pola pada citra visual untuk mengenali objek tertentu (object detection). Tugas pengenalan gambar yang khas adalah klasifikasi gambar yang menggunakan jaringan saraf untuk memberi label pada gambar atau mengelompokkan gambar berdasarkan apa yang dijelaskan. Ini adalah pencarian visual dasar di mana pengguna dapat dengan mudah mencari dan membandingkan gambar yang diberi tag.
Terdapat beberapa tools yang dapat digunakan untuk pattern recognition dalam machine learning, diantaranya: 1. AmazonLex Ini adalah perangkat lunak/layanan open-source yang disediakan oleh Amazon untuk membuat sistem percakapan cerdas seperti chatbot menggunakan pengenalan teks dan ucapan. 2. Google Cloud AutoML Teknologi ini digunakan untuk membuat model pembelajaran mesin berkualitas tinggi dengan persyaratan minimal. Ini menggunakan jaringan saraf (Recurrent Neural Network) dan pembelajaran penguatan sebagai dasar untuk membangun model. 3. R-Studio Menggunakan bahasa pemrograman R untuk mengembangkan kode. Ini adalah lingkungan pengembangan terintegrasi untuk mengembangkan dan menguji model pengenalan pola. 4. IBM Watson Studio IBM Watson Studio adalah alat open-source yang disediakan oleh IBM untuk analisis data dan pembelajaran mesin. Ini digunakan untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin ke desktop. 5. Microsoft Azure Machine Learning Studio Didukung oleh Microsoft, alat ini menggunakan konsep seret dan lepas untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin. Ini menyediakan lingkungan berbasis Graphical User Interface (GUI) untuk membangun dan bekerja dengan model.
Pattern recognition atau pengenalan pola adalah proses di mana mesin menemukan dan mengenali pola dalam data dengan menerapkan algoritma pembelajaran mesin. Patter recognition saat ini sedang berkembang pesat. Penerapannya pun beragam seperti pengenalan wajah, pengenalan gambar, pengenalan tulisan tangan, dan masih banyak lagi. Adanya pattern recognition dapat membantu pekerjaan manusia seperti mengidentifikasi objek, mengklasifikasi objek, dan memprediksi kejadian di masa mendatang.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..
Dalam dunia bisnis yang terus berkembang, kualitas bukan lagi sekadar sebuah elemen, tetapi suatu keharusan. Quality Management System (QMS) menjadi landasan penting bagi perusahaan yang menginginkan keunggulan kompetitif, kepercayaan pelanggan, dan pertumbuhan berkelanjutan. Kali ini kita a
Baca Selengkapnya
Dalam era yang terus berkembang, beberapa perusahaan di seluruh dunia semakin mengakui pentingnya mengadopsi teknologi yang mampu menyalaraskan dan meningkatkan proses bisnis mereka. Salah satu solusi yang menjadi perbincangan hangat adalah Sistem Perencanaan Sumber Daya Perusahaan, atau yang lebih
Beragam jenis strategi terus ditransformasikan untuk peningkatan branding dan penjualan dalam perusahaan. Salah satu metode yang saat ini banyak dipraktikkan dan diimplementasikan ke dalam dunia jasa dan bisnis adalah omnichannel marketing. Omnichannel merupakan sebuah strat
Sistem cerdas adalah cabang ilmu komputer, informatika, dan teknik cerdas yang berfokus pada pengembangan metode tingkat tinggi. Metode-metode ini terinspirasi oleh fenomena alam dan bertujuan untuk memecahkan permasalahan kompleks dalam konteks dunia nyata. Berkat kemampuannya, sistem cerdas dapat
Setiap perusahaan yang menjalankan bisnis perlu memantau kinerja bisnis dengan cermat. Untuk membantu mengukur kinerja ini, memiliki Business Intelligence (BI) menjadi solusi yang sangat efektif dalam konteks bisnis modern. Sistem ini memudahkan perusahaan dalam mengumpulkan data dan melakukan anali
Dalam era digital yang terus berkembang, kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis semakin menjadi fokus utama bagi perusahaan-perusahaan di berbagai sektor. Untuk mencapai hal tersebut, implementasi teknologi yang tepat menjadi kunci sukses, dan salah satu solusi yang dikenal dan di
Dalam era digital saat ini, perusahaan di Indonesia semakin menyadari pentingnya mengadopsi solusi ERP (Enterprise Resource Planning) untuk mengelola dan mengintegrasikan berbagai aspek bisnis mereka. Dengan beragam pilihan software ERP yang tersedia di pasar, perusahaan perlu mempertimbangkan kebut
Di era dimana teknologi semakin menjadi tulang punggung setiap perusahaan, konsep pengelolaan sumber daya secara efisien dan terpadu menjadi krusial. Di sinilah peran penting dari Enterprise Resource Planning (ERP) Cloud hadir sebagai solusi revolusioner dalam mengelola berbagai aspek bisnis secara
Era transformasi digital telah memicu minat yang signifikan dalam upaya perusahaan untuk meningkatkan daya saing mereka di pasar yang terus berkembang. Di tengah dinamika ini, Sistem Enterprise Resource Planning (ERP) muncul sebagai elemen kunci yang memainkan peran sentral dalam mendukung perusahaa
Bagi banyak perusahaan baik skala besar, menengah maupun kecil pastinya mendapatkan tantangan di setiap perjalanan bisnisnya dan setiap perusahaan perlu menemukan solusi untuk berbagai tantangan bisnis tersebut. Proses implementasi ERP seringkali mendapat tantangan tersendiri, maka dari itu
Pengelolaan stok barang merupakan elemen kritis dalam keberhasilan operasional perusahaan. Namun, seringkali, perusahaan menghadapi tantangan dalam menjaga konsistensi antara data stok yang tercatat di sistem dengan jumlah fisik yang sebenarnya. Selisih stok barang dapat menyebabkan sejumlah masalah
Website adalah salah satu tempat di mana informasi dapat diakses dengan cepat. Banyak content creator berbagi pengetahuan mereka melalui blog, mencakup berbagai bidang ilmu yang mereka kuasai. Namun, masih ada penulis yang belum memahami bagaimana cara menulis artikel yang efektif di blog mereka. Da
Tidak asing lagi istilah chipset bagi pengguna barang perangkat elektronik, chipset merupakan salah satu komponen penting pada perangkat elektronik, termasuk ponsel pintar (HP). Sebagai perangkat penting, chipset berperan layaknya otak dalam mengkoordinasikan berbagai komponen perangkat elektro
Tidak bisa dipungkiri bahwa integrasi cloud merupakan salah satu tantangan besar yang dihadapi bisnis saat ini. Untuk memenuhi meningkatnya kebutuhan akan solusi integrasi cloud yang aman dan andal, sejumlah vendor telah memperkenalkan layanan integrasi yang dikenal sebagai Integration Platform as a
Poetry has a unique power to evoke emotions, convey profound thoughts, and paint vivid pictures with words. Whether you're a budding poet or a seasoned wordsmith, sharing your poetry with a wider audience can be a fulfilling experience. YouTube has become a popular platform for poets to conn
Sistem informasi dan komunikasi telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir, tidak hanya berdampak pada mereka yang memiliki pekerjaan khusus di bidang teknologi, namun juga gaya hidup berbagai lapisan masyarakat. Salah satu dampak penting dari perkembangan teknologi tersebut ad
Aplikasi Enterprise Resource Planning (ERP) telah menjadi inti dari transformasi digital dalam lingkungan bisnis modern. Implementasi ERP ini dapat membawa perubahan yang signifikan dalam efisiensi operasional, pengelolaan data dan pengambilan keputusan. Namun, keberhasilan implementasi ini sangat b
Pencarian penghasilan saat ini tidak terbatas pada satu sumber saja. Bagi mereka yang ingin meningkatkan pendapatan, salah satu cara yang sangat relevan adalah melalui proses monetisasi. Istilah ini mungkin sudah tidak asing lagi bagi sebagian besar orang, terutama mereka yang sering mendalami dunia
Dalam kehidupan sehari-hari, bahasa merupakan alat utama untuk menyampaikan pesan, memberikan instruksi, dan berkomunikasi secara efektif. Salah satu bentuk ekspresi bahasa yang sering kita jumpai dikehidupan sehari-hari yaitu kalimat imperatif. Meskipun sering dianggap sederhana, pemahaman yang men
Apabila seseorang mempunyai bisnis, tentu modal merupakan salah satu pondasi utama untuk menjalankan dan mengembangkan bisnisnya. Modal bisnis ini bisa berasal dari dua sumber, yaitu ekuitas dan leverage. Kebanyakan pebisnis atau pengusaha saat ini cenderung menggunakan leve
Working capital adalah istilah di dalam bidang usaha yang mempunyai arti modal kerja. Setiap orang yang ingin memulai suatu bisnis perlu memiliki modal usaha agar bisnisnya berjalan dengan lancar. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai pengertian, tuju
Tahukah Anda dengan istilah somasi? Ketika Anda sedang menyimak suatu berita di televisi atau di media sosial, kemungkinan besar Anda telah sering mendengar kata tersebut. Somasi merupakah langkah umum dalam sebuah praktek hukum. Umumnya, somasi diberlakukan dalam kasus-kasus ingkar janji atau wa
Some company/organization that have used our services
Some company/organization that have collaborated with us
It's your time to collaborate with us!