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..