Pengenalan Pola adalah salah satu fitur utama yang mengatur proyek AI atau ML apa pun. Industri Pembelajaran Mesin pasti sedang berkembang pesat dan ke arah yang baik. Petunjuk berikut akan dibahas dalam artikel ini:
- pengantar
- Pembelajaran mesin
- Pengenalan Pola
- Fitur Pengenalan Pola
- Model Pelatihan dan Pembelajaran dalam Pengenalan Pola
- Aplikasi Pengenalan Pola
- Keuntungan dari Pengenalan Pola
- Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pengenalan Pola
- Ringkasan
pengantar
Di dunia saat ini, banyak jenis data yang berbeda mengalir di seluruh sistem untuk mengkategorikan data, kita tidak dapat menggunakan pemrograman tradisional yang memiliki aturan yang dapat memeriksa beberapa kondisi dan mengklasifikasikan data.
Solusi untuk masalah ini adalah Machine Learning, dengan bantuannya kita dapat membuat model yang dapat diklasifikasikan berbedapola dari data. Salah satu aplikasinya adalah klasifikasi data spam atau non-spam.
Pembelajaran mesin
Dalam Machine Learning, kami tidak dapat mengharapkan model menjadi 100% akurat, tetapi prediksi harus sedekat mungkin sehingga dapat dikategorikan dalam kategori tertentu. Dalam Machine Learning, model dibuat berdasarkan beberapa algoritma yang belajar dari data yang disediakan untuk membuat prediksi.
Model ini dibangun berdasarkan statistik. Pembelajaran mesin mengambil beberapa data untuk menganalisisnya dan secara otomatis membuat beberapa model yang dapat memprediksi berbagai hal. Untuk menjadi baikPrediksi dari suatu model, kita perlu menyediakan data yang memiliki karakteristik berbeda sehingga algoritme akan memahami pola berbeda yang mungkin ada dalam suatu masalah.
Pengenalan Pola
Pola dikenali dengan bantuan algoritme yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin. Pengenalan pola merupakan proses pengklasifikasian data berdasarkan model yang dibuat oleh data latih, yang kemudian mendeteksi pola dan karakteristik dari pola tersebut.
Pengenalan pola adalah proses yang dapat mendeteksi berbagai kategori dan mendapatkaninformasi tentang data tertentu. Beberapa aplikasi pengenalan pola adalah pengenalan suara, ramalan cuaca, deteksi objek dalam gambar, dll.
Fitur Pengenalan Pola:
Pengenalan pola belajar dari data.
Secara otomatis mengenali pola bahkan saat terlihat sebagian.
Harus bisa mengenali pola yang sudah dikenal.
Polanya harus dikenali dari berbagai sudut dan bentuk.
Model Pelatihan dan Pembelajaran dalam Pengenalan Pola
Pertama, data harus dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian. Belajar dari data dapat mengetahui bagaimana prediksi sistem tergantung pada data yang disediakan serta algoritma mana yang cocok untuk data tertentu, ini adalah fase yang sangat penting. Karena data dibagi menjadi dua kategori, kita dapat menggunakan data pelatihan untuk melatih algoritme dan data pengujian digunakan untuk menguji model, seperti yang telah dikatakan, data pelatihan harus beragam dan data pengujian harus berbeda.
Jadi kami membagi data menjadi dua set biasanya kami membagi data di mana 70% datanya digunakan untuk melatih model, algoritme mengekstrak pola penting dari yang disediakandata dan membuat model. Set pengujian berisi 30% dari keseluruhan data dan kemudian digunakan untuk memverifikasi kinerja model yaitu seberapa akurat model memprediksi hasil.
Aplikasi Pengenalan Pola
Visi komputer : Objek dalam gambar dapat dikenali dengan bantuan pengenalan pola yang dapat mengekstrak pola tertentu dari gambar atau video yang dapat digunakan dalam pengenalan wajah, teknologi pertanian, dll.
Administrasi sipil: sistem pengawasan dan analisis lalu lintas untuk mengidentifikasi objek seperti mobil.
Teknik: Pengenalan ucapan banyak digunakan dalam sistem seperti Alexa, Siri, dan Google Now.
Geologi: Pengenalan batuan, sangat membantu ahli geologi untuk mendeteksi batuan.
Pengenalan suara: Dalam pengenalan ucapan, kata-kata diperlakukan sebagai pola dan digunakan secara luas dalam algoritme pengenalan ucapan.
Pemindaian Sidik Jari: Dalam pengenalan sidik jari, pengenalan pola banyak digunakan untuk mengidentifikasi seseorang sebagai salah satu aplikasi untuk melacak kehadiran di organisasi.
Keuntungan dari Pengenalan Pola
mengurutkan array c ++
- Urutan DNA dapat diinterpretasikan
- Diterapkan secara luas di bidang medis dan robotika.
- Masalah klasifikasi dapat diselesaikan dengan menggunakan pengenalan pola.
- Deteksi biometrik
- Dapat mengenali objek tertentu dari berbagai sudut.
Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pengenalan Pola
ML adalah aspek yang belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit, yang mungkin bersifat iteratif dan menjadi akurat karena terus menjalankan tugas. ML adalah salah satu bentuk pengenalan pola yang pada dasarnya merupakan ide mesin pelatihan untuk mengenali pola dan menerapkannya pada masalah praktis. ML adalah fitur yang dapat belajar dari data dan terus memperbarui dirinya secara berulang untuk bekerja lebih baik tetapi, Pengenalan pola tidak mempelajari masalah, tetapi dapat dikodekan untuk mempelajari pola. Pengenalan pola didefinisikan sebagai klasifikasi data berdasarkan informasi statistik yang diperoleh dari pola.
Pengenalan pola memainkan peran penting dalam tugas yang coba dicapai oleh machine learning. Begitu pula sebagaimana manusia belajar dengan mengenali pola. Pola bervariasi daripola visual, pola suara, sinyal, data cuaca, dll. Model ML dapat dikembangkan untuk memahami pola menggunakan analisis statistik yang selanjutnya dapat mengklasifikasikan data. Hasilnya mungkin nilai kemungkinan atau tergantung pada kemungkinan kemunculan data.
Ringkasan
Dalam artikel ini, kita melihat apa itu pembelajaran mesin dan pengenalan pola, bagaimana keduanya bekerja sama untuk membuat model yang akurat dan efisien. Kami menjelajahi berbagai fitur pengenalan pola. Juga, bagaimana data dibagi menjadi satu set pelatihan dan set pengujian dan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk membuat model yang efisien yang dapat memberikan prediksi yang akurat. Apa penerapannya dan bagaimana perbedaannya satu sama lain dibahas secara singkat?
Edureka's membuat Anda mahir dalam teknik-teknik seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Pemrosesan Bahasa Alami. Ini mencakup pelatihan tentang kemajuan terbaru dan pendekatan teknis dalam Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin seperti Pembelajaran Mendalam, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan.
Jika Anda memiliki pertanyaan apa pun yang terkait dengan artikel ini, silakan tinggalkan di bagian komentar di bawah dan kami akan mengembalikannya sesegera mungkin.