Pattern Recognition Adalah: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Pattern Recognition atau pengenalan pola merupakan salah satu konsep penting dalam dunia ilmu komputer dan kecerdasan buatan. Konsep ini telah memberikan kontribusi besar dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan wajah pada smartphone hingga diagnosis penyakit melalui analisis citra medis.

Table of Contents

Pengertian Pattern Recognition

Pengenalan pola, atau pattern recognition, adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melibatkan pengambilan data mentah dan pengklasifikasian berdasarkan data tersebut. Ini merupakan aspek penting dari pembelajaran terawasi. Definisi lain dari pengenalan pola termasuk:

Menempatkan objek fisik atau kejadian ke dalam kategori tertentu.
Ilmu yang fokus pada deskripsi dan klasifikasi dari pengukuran.
Pengenalan otomatis bentuk, sifat, keadaan, kondisi, atau susunan tanpa partisipasi aktif manusia.

Secara umum, pengenalan pola adalah cabang kecerdasan yang berfokus pada metode mengklasifikasikan objek untuk memecahkan masalah tertentu dan mencari pola atau kesamaan dalam masalah tersebut. Pattern Recognition adalah bidang ilmu komputer dan kecerdasan buatan yang berupaya mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan memahami pola dalam data. Tujuannya adalah mengenali pola berulang dan mendapatkan informasi yang berharga dari data.

Sejarah dan Perkembangan Pattern Recognition

Sejarah Pattern Recognition dapat ditelusuri kembali ke tahun 1950-an ketika para ilmuwan dan peneliti mulai memperkenalkan konsep-konsep dasar dalam pengenalan pola. Pada awalnya, fokus utama adalah pada pengenalan pola visual, seperti pengenalan wajah dan pengenalan tulisan tangan.

Namun, seiring berjalannya waktu, bidang ini berkembang pesat dan diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk pengolahan citra, pemrosesan suara, pengenalan ucapan, bioinformatika, dan lain sebagainya. Teknologi Pattern Recognition juga digunakan dalam aplikasi sehari-hari, seperti sistem pengenal sidik jari, deteksi fraud, dan pengenalan suara pada asisten virtual.

Perbedaan antara Pattern Recognition dan Machine Learning

Pattern Recognition dan Machine Learning sering kali dianggap memiliki keterkaitan erat satu sama lain, tetapi keduanya memiliki perbedaan yang signifikan. Pattern Recognition merupakan komponen penting dari Machine Learning, namun keduanya memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda.

Pattern Recognition adalah pendekatan yang lebih khusus dan berfokus pada pengenalan pola tanpa memperhatikan proses pembelajaran. Dalam Pattern Recognition, model atau algoritma yang digunakan telah diprogram sebelumnya dan memiliki kemampuan untuk mengenali pola tertentu dalam data dengan tingkat keakuratan yang tinggi.

Sementara itu, Machine Learning adalah pendekatan yang lebih luas dan mencakup penggunaan algoritma dan teknik statistik untuk mengajarkan komputer agar dapat belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data.

Jenis-jenis Pattern Recognition

Pattern Recognition, atau Pengenalan Pola, melibatkan berbagai pendekatan dan metode untuk mengenali, mengklasifikasikan, dan memahami pola dalam data. Dalam konteks ini, terdapat beberapa jenis Pattern Recognition yang umum digunakan. Mari kita bahas tiga jenis utama: Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Semi-supervised Learning.

1. Supervised Learning

Supervised Learning, atau Pembelajaran Terbimbing, adalah pendekatan dalam Pattern Recognition di mana model atau algoritma dibimbing dengan menggunakan data latih yang memiliki label atau anotasi. Dalam supervised learning, input data dan output yang diharapkan (label) diberikan kepada algoritma untuk mempelajari hubungan antara keduanya. Dengan mempelajari pola dari data latih yang diberikan, model dapat melakukan prediksi atau klasifikasi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

2. Unsupervised Learning

Unsupervised Learning, atau Pembelajaran Tanpa Pengawasan, adalah pendekatan dalam Pattern Recognition di mana model atau algoritma mengenali pola dan struktur dalam data tanpa adanya label atau anotasi. Algoritma unsupervised learning berusaha untuk menemukan pola tersembunyi atau grup dalam data tanpa panduan eksternal.

3. Semi-supervised Learning

Semi-supervised Learning, atau Pembelajaran Semi Terbimbing, adalah kombinasi dari Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Pendekatan ini digunakan ketika hanya sebagian kecil data yang diberikan label atau anotasi, sedangkan sebagian besar data tidak memiliki label. Model atau algoritma akan memanfaatkan data yang diberi label untuk melatih dirinya sendiri, sementara data tanpa label digunakan untuk menemukan pola dan struktur yang mungkin tersembunyi dalam data.

Algoritma dan Teknik dalam Pattern Recognition

Pattern Recognition, atau Pengenalan Pola, melibatkan penggunaan berbagai algoritma dan teknik untuk mengenali dan memahami pola dalam data. Di dalam bidang ini, terdapat beberapa algoritma dan teknik yang umum digunakan.

1. Decision Trees

Decision Trees (Pohon Keputusan) adalah algoritma yang memodelkan keputusan dan konsekuensi dengan menggunakan struktur pohon. Algoritma ini menggunakan fitur-fitur pada data untuk membuat serangkaian keputusan biner hingga mencapai keputusan akhir. Setiap simpul dalam pohon mewakili sebuah tes pada fitur-fitur data, dan cabang-cabangnya mewakili hasil tes tersebut. Decision Trees sering digunakan dalam klasifikasi dan prediksi.

2. Neural Networks

Neural Networks (Jaringan Saraf) adalah model matematika yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia. Jaringan saraf terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang saling terhubung. Setiap neuron menerima input, mengalikannya dengan bobot tertentu, dan menghasilkan output berdasarkan fungsi aktivasi. Neural Networks dapat digunakan dalam berbagai tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan ucapan, dan prediksi.

3. Support Vector Machines

Support Vector Machines (SVM) adalah algoritma yang digunakan dalam klasifikasi dan regresi. SVM membagi data ke dalam kelas-kelas yang berbeda dengan membuat hyperplane yang memaksimalkan jarak antara kelas-kelas tersebut. SVM juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan fitur yang tinggi dan kompleks.

4. K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma yang sederhana namun efektif dalam klasifikasi dan regresi. Algoritma ini bekerja dengan mencari K tetangga terdekat dari suatu data baru berdasarkan jarak tertentu, dan kemudian memprediksi kelas data baru berdasarkan mayoritas kelas tetangga-tetangga tersebut.

Tahapan Pattern Recognition

Langkah-langkah dalam pengenalan pola meliputi penginderaan (sensing), segmentasi, ekstraksi fitur, dan inferensi (klasifikasi). Proses ini dijelaskan sebagai berikut:

Penginderaan: Tahap penginderaan terjadi ketika komputer menggunakan sensor-sensor contohnya seperti kamera, mikrofon, dan sensor gerakan untuk mengumpulkan data dari sekitarnya.
Segmentasi: Tahap segmentasi bertujuan untuk menentukan lokasi atau keberadaan objek yang menjadi fokus pengenalan dalam data yang terkumpul. Sebagai contoh, hasil tangkapan kamera dapat diproses untuk mengidentifikasi wajah manusia.
Ekstraksi Fitur: Pada tahap ini, komputer mengambil atribut-atribut (deskriptor) dari objek yang telah tersegmentasi. Misalnya, deskriptor untuk manusia dapat mencakup tinggi badan dan warna kulit.
Inferensi: Tahap terakhir adalah inferensi, di mana deskriptor-deskriptor yang telah diambil digunakan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan objek tersebut. Sebagai contoh, proses ini dapat digunakan untuk mengenali wajah seseorang.

Perkembangan dan Tantangan dalam Pattern Recognition

Perkembangan dalam Pattern Recognition telah memberikan kontribusi besar dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan wajah hingga pengolahan bahasa alami. Namun, meskipun telah mencapai kemajuan yang signifikan, terdapat beberapa tantangan yang masih dihadapi oleh bidang ini.

Salah satu tantangan utama dalam Pattern Recognition adalah variabilitas data. Data dalam dunia nyata sering kali kompleks dan beragam, sehingga membuat pengenalan pola menjadi lebih sulit. Selain itu, kebutuhan akan data yang besar dan bervariasi juga menjadi tantangan, terutama dalam konteks deep learning yang memerlukan data latih yang besar untuk meningkatkan kinerja model.

Selain itu, interpretabilitas model juga menjadi isu penting dalam Pattern Recognition. Beberapa model seperti Neural Networks sering kali dianggap sebagai “black box” karena sulit untuk memahami bagaimana model tersebut membuat keputusan. Hal ini dapat menjadi masalah dalam aplikasi yang memerlukan transparansi dan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan.

Itulah penjelasan tentang Pattern Recognition yang disadur dari berbagai sumber, semoga informasi ini dapat berguna untuk kamu ya, terimakasih sudah membaca.

Baca juga:

Referensi

Paolanti, M., & Frontoni, E. (2020). Multidisciplinary pattern recognition applications: A review. Computer Science Review, 37, 100276.
Bulgarevich, D. S., Tsukamoto, S., Kasuya, T., Demura, M., & Watanabe, M. (2018). Pattern recognition with machine learning on optical microscopy images of typical metallurgical microstructures. Scientific reports, 8(1), 2078.
Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer google schola, 2, 645-678.
Bow, S. T. (2002). Pattern recognition and image preprocessing. CRC press.
Rothe, H. (1998). Approaches to pattern recognition. Advanced Pattern Recognition Techniques, 1-1.

Post Views: 708