Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Pengenalan Pola

Dengan munculnya data besar dan teknologi ML, sejumlah besar informasi yang belum pernah ada sebelumnya menjadi dapat diakses. Sebelum teknologi ini, kami harus menghitung atau mengurangi data yang kami butuhkan. Berasal dari sumber daya yang dapat diandalkan, data ini pasti telah mengubah dunia menjadi lebih baik. Saat ini, kita dapat memperoleh wawasan operasional yang lebih mendalam dan bahkan memecahkan beberapa masalah umat manusia yang paling mendesak. Dengan bantuan teknologi mutakhir, bisnis dapat mendorong efisiensi dan mendapatkan manfaat nilai tambah yang belum pernah ada sebelumnya.

Sederhananya, hari ini kita memiliki pengetahuan. Oleh karena itu, tujuan kami bergeser dari mengumpulkan remah-remah informasi tunggal ke mengolah data yang sudah kami miliki berlimpah.

Pengenalan pola melambangkan esensi dari analisis data besar dengan menghilangkan data berharga dan memanfaatkan substansi yang tidak diketahui sebelumnya. Teknologi ini memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk meningkatkan terus menerus dan mengikuti pasar yang berkembang. Tapi apa pengenalan pola dan bagaimana hal itu dapat membantu mengembangkan bisnis Anda?

Apa itu Identifikasi Pola?

Pengenalan Pola adalah cabang ML yang dikhususkan untuk pengenalan keseragaman dan pola dalam data. Melalui pengidentifikasian pola, kami dapat mengklaim prediksi dan memperkirakan byways. Data tersebut dibedakan dan dipilah-pilah sesuai dengan tolok ukur atau persamaan tertentu.

Pengenalan pola meletakkan dasar untuk pemecahan masalah dan menghasilkan algoritma. Generalisasi memungkinkan kita menyaring informasi yang berlebihan untuk mengatasi masalah.

Pengenalan pola adalah teknik universal. Itu ada di mana-mana. Kami dapat menemukannya di keamanan siber, ML, dan AI. Faktanya, kita manusia selalu melakukan itu. Ingat ketika orang tua atau guru mengajari Anda alfabet? Mereka berkata, “A, B, C” dan setelah beberapa kali pengulangan, ketika mereka berkata, “A, B…”, Anda menjawab dengan “C”. Anda mengenali polanya. Satu-satunya perbedaan hari ini adalah bahwa kami mengajarkan komputer untuk melakukannya lebih cepat.

Secara umum, data dapat datang dalam segala bentuk, termasuk:

• Teks.
• Angka.
• Multimedia.
• Sentimen, dan lain-lain.

Pengenalan pola dapat membantu memproses data apa pun yang bersifat linier dan mengubah urutan menjadi pengetahuan yang dapat dipahami dan empiris.

Direkomendasikan untuk Anda: Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam Desain UI & UX Modern.

Teknik Pengenalan Pola

Model pengenalan pola dapat dibagi menjadi beberapa jenis sesuai dengan metode yang digunakan untuk analisis dan kategorisasi data. Tugas pengenalan pola dapat menggabungkan satu atau beberapa model secara bersamaan.

Model pengenalan pola adalah sebagai berikut:

Statistik

Model ini mengacu pada penerapan teknik statistik untuk mempelajari pengukuran data untuk mengambil informasi dan membuat keputusan yang beralasan. Ini adalah bidang penelitian yang sangat aktif, yang telah berkembang dalam beberapa tahun terakhir. Model statistik menggunakan ML terawasi;

Struktural

Model ini berguna dengan masalah pengenalan pola yang kompleks, seperti objek multidimensi. Contoh luar biasa dari penerapan model struktural adalah mengungkap hubungan rumit antara bagian-bagian ucapan. Berbeda dengan model pertama, model ini menggunakan ML semi-diawasi;

Pencocokan Template

Model ini adalah yang paling sederhana dan paling primitif di antara yang lain. Pengenalan pola template digunakan untuk menemukan kesamaan antara dua sampel. Apakah Anda pernah menggunakan pemeriksa plagiarisme? Ya, ini juga merupakan pencocokan template.

Model pengenalan pola lainnya termasuk model berbasis jaringan saraf, model berbasis fuzzy, dan model hybrid.

Memperkenalkan Pengenalan Pola

Sebagian besar proses pengenalan pola dalam operasi AI melakukan persis seperti namanya. Namun, banyak hal tidak terletak di bawah permukaan.

Secara umum, semua algoritma identifikasi pola terdiri dari dua bagian penting:

• bagian eksploratif – ketika algoritma mencari pola umum.
• bagian deskriptif – ketika algoritme mulai mengkategorikan pola dengan cara tertentu.

Gabungan, kedua konstituen ini membantu memperoleh wawasan yang dapat digunakan dalam analisis data sesudahnya. Analisis persamaan dan hubungannya mengungkapkan fakta yang menambah pemahaman umum tentang masalah yang bersangkutan.

Pengenalan pola telah terus ditingkatkan selama bertahun-tahun. Ada banyak metode yang mendorong pengembangan berbagai aplikasi di berbagai ceruk. Langkah-langkah utama pengenalan pola meliputi preprocessing, ekstraksi fitur, dan klasifikasi.

Oleh karena itu, pengenalan pola dilakukan dengan cara sebagai berikut:

• Data dikumpulkan dari sumbernya.
• Data dipoles dengan memotong bit informasi yang berlebihan.
• Informasi dianalisis untuk sorotan penting atau komponen standar.
• Komponen-komponen ini dengan cara ini dikumpulkan di bagian-bagian tertentu.
• Bagian dipantau untuk wawasan ke dalam set.
• Potongan-potongan pengetahuan yang diekstraksi diterapkan pada aktivitas bisnis.

Gunakan Kasus untuk Pengenalan Pola

Anda mungkin menyukai: Teknologi Menggali Data Dalam: Perburuan Harta Karun Dunia Nyata.

Analisis Data

Prediksi pasar saham membantu bisnis memperkirakan nilai masa depan saham perusahaan dan alat keuangan lainnya. Secara historis, seni peramalan pasar saham telah menjadi tugas yang menantang bagi para peneliti dan analis.

Sudah menjadi rahasia umum bahwa pasar seperti itu bisa berubah-ubah. Oleh karena itu, mengawasi tren masa depan menggunakan tolok ukur adalah alat yang tak ternilai harganya yang tidak dapat diabaikan. Dengan menggunakan Analisis Data, Anda dapat menghitung hampir semua hal dengan mudah. Dalam hal ini, pedagang mendapatkan analisis yang lebih mendalam dan menyeluruh tentang bagaimana pasar akan berubah.

Anda tidak akan pernah bisa 100% yakin akan pasar yang terus berkembang. Namun, indikator tren yang diterima memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih masuk akal yang didukung oleh data.

Analisis Data dan pengenalan pola sering digunakan secara bergantian dalam konteks ini.

Mari kita lihat beberapa kasus terkenal di mana analisis data dan pengenalan pola saling terkait:

• Riset audiens – pengenalan pola digunakan untuk mengolah data pengguna yang dapat diakses dan mengklasifikasikannya menurut parameter yang dipilih. Google Analytics menawarkan parameter ini.
• Peramalan pasar saham – seperti yang dinyatakan di atas, digunakan untuk menentukan harga saham dengan menganalisis pola tertentu yang diamati di masa lalu. Anda dapat melihat jenis analisis ini di YardCharts.

Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan Bahasa Alami telah menarik minat kami untuk waktu yang cukup lama. NLP adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada interaksi linguistik antara manusia dan mesin.

Berkat terobosan dalam pembelajaran mesin (ML) selama dekade terakhir, kami telah melihat peningkatan besar dalam pengenalan suara dan terjemahan mesin. Generator bahasa sudah cukup baik untuk menulis artikel berita yang layak, dan asisten virtual seperti Siri dan Alexa menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari.

Kasus penggunaan NLP meliputi:

• ringkasan teks,
• terjemahan,
• pembuatan kata kunci,
• analisis sentimen,
• chatbot,
• pemeriksa plagiarisme,
• koreksi teks.

Dalam praktiknya, proses natural language processing dimulai dengan analisis leksikal, yang juga dikenal sebagai Tokenization, yang membagi teks menjadi paragraf, kalimat, dan kata-kata. Setelah itu dilakukan analisis sintaksis, atau parsing. Parsing meneliti sebuah kalimat kata demi kata, untuk menghasilkan penjelasan struktural sebuah kalimat, biasanya dalam bentuk pohon.

Ini menggunakan aturan tata bahasa bebas konteks untuk mengenali bagian dari pidato, dan seterusnya. Ini membantu untuk mengidentifikasi bagaimana kata-kata berkorelasi. Setelah kita mengetahui struktur kalimat, kita dapat melanjutkan dengan mendefinisikan maknanya.

Ini adalah bagian yang paling rumit karena NLP bisa sangat kabur. Sebuah kalimat dapat diartikan dengan berbagai cara.

Analisis semantik memberikan interpretasi konteks-independen, atau secara sederhana, makna tanpa pengetahuan tentang kalimat lain.

Hasilnya disebut bentuk logis. Pada titik ini, mungkin masih ada beberapa tingkat ketidakpastian, jadi kita beralih ke analisis Pragmatis.

Analisis pragmatik dapat menyimpulkan interpretasi kalimat yang lebih baik dengan membandingkan kalimat sebelumnya dan kalimat berikutnya. Ini juga menerapkan pengetahuan dunia nyata.

Misalnya, apel adalah buah, kucing bisa mendengkur, dan sebagainya. Terakhir, penting bahwa terkadang, analisis sintaksis, semantik, dan pragmatik tidak diselesaikan secara berurutan, melainkan secara bersamaan.

Meskipun NLP adalah area yang relatif baru lahir, kami telah banyak bergerak maju selama beberapa tahun terakhir. Dengan ML dan terobosan pembelajaran yang mendalam, akan sangat menarik untuk mengamati cara manusia dan mesin berkomunikasi satu sama lain berkembang.

Pengenalan Karakter Optik

Optical Character Recognition (alias OCR) adalah salah satu sistem yang memungkinkan kita memindai teks yang dicetak, diketik, atau ditulis tangan dan mengubah hasil pindaian menjadi format yang dapat diproses komputer.

Setelah dikenali, dokumen dapat diedit, digunakan, atau digunakan kembali di dokumen lain. Proses pengenalan dasar meliputi studi teks dan penerjemahan karakter ke dalam kode yang dapat digunakan untuk pengolahan data. OCR juga terkadang disebut pengenalan teks.

Untuk tugas pengenalan yang lebih kompleks, orang menggunakan sistem pengenalan intelektual, seperti jaringan saraf tiruan. Database MNIST standar yang terdiri dari gambar digit tulisan tangan telah dibuat untuk kalibrasi sistem pengenalan teks (wiki) .

Bagaimanapun, tulang punggung OCR adalah sintesis. Di jantung OCR adalah pengenalan pola dan algoritma komparatif yang diselaraskan dengan data benchmark.

Di antara kasus penggunaan OCR yang terkenal adalah:

• Transkripsi Teks adalah aplikasi OCR yang paling umum. Konten yang ditampilkan dikenali dan dirender ke dalam lingkungan komputer. Kita semua pernah menggunakan ABBYY Fine Reader setidaknya sekali.
• Handwriting Recognition adalah berbagai pengenalan teks dengan aksentuasi yang lebih menonjol pada komponen visual. OCR menggunakan analisis komparatif untuk membuat sampel tulisan tangan. Contoh penggunaan yang sangat baik dari ini adalah Masukan Tulisan Tangan Google.
• Klasifikasi Dokumen mencakup pemrosesan dokumen lebih lanjut dan memberikan perhatian yang lebih besar pada struktur dan formatnya. Proses ini digunakan untuk digitalisasi dokumen kertas dan juga untuk reproduksi bagian-bagian yang tidak teratur dari dokumentasi yang rusak. Perangkat lunak parascript, misalnya, membantu mengubah dokumen menjadi data terstruktur.

Pengenalan Pola Gambar

Image Recognition adalah teknologi yang diciptakan untuk menangkap, menganalisis, memahami, dan memproses gambar dari dunia nyata untuk mengubahnya menjadi informasi digital. Area ini melibatkan analisis data cerdas, pembelajaran mesin, pengenalan pola, memperluas basis pengetahuan.

Perkembangan di bidang ini telah menyebabkan fakta bahwa komputer dan smartphone telah mampu meniru penglihatan manusia. Kamera canggih di perangkat modern dapat mengambil foto berkualitas sangat tinggi, dan dengan bantuan perangkat lunak baru, informasi yang diperlukan diambil darinya, dan gambar diproses berdasarkan data yang diterima.

Algoritme pengenalan melibatkan jaringan saraf konvolusi – arsitektur khusus jaringan saraf tiruan, yang dirancang untuk pengenalan gambar yang efektif. Prinsip operasi mereka terdiri dari pergantian lapisan konvolusi dan sub-sampling. Pada proses konvolusi, setiap potongan citra dikalikan dengan matriks konvolusi menjadi fragmen-fragmen, kemudian hasilnya dijumlahkan dan direkam pada posisi yang sama dengan citra keluaran.

Mari kita lihat kasus penggunaan paling umum berikut ini:

• Fitur Pencarian Visual adalah teknologi yang menggunakan tangkapan layar, gambar Internet, dll sebagai dasar pencarian. Fitur-fitur ini dikenal luas di pasar online dan sistem pencarian.
• Deteksi Wajah adalah salah satu teknologi yang mempolarisasi orang. Ini adalah pelokalan otomatis wajah manusia pada gambar atau video dan, jika perlu, identifikasi kepribadian seseorang berdasarkan database yang tersedia. Minat pada sistem ini sangat tinggi karena berbagai tugas yang mereka lakukan. Kita bisa melihat teknologi ini di media sosial atau penegak hukum.

Pengenalan suara

Pengenalan suara adalah elemen dari proses pemrosesan ucapan. Tujuan utamanya adalah untuk menyediakan dialog yang nyaman antara pengguna dan mesin. Dalam arti luas, kita berbicara tentang sistem yang melakukan decoding fonemik sinyal akustik ucapan saat mengucapkan pesan ucapan dengan gaya bebas.

Dalam arti sempit, sistem pengenalan suara memfasilitasi pemecahan masalah pribadi dengan memberlakukan beberapa batasan pada persyaratan untuk pengenalan ucapan yang terdengar alami dalam pengertian klasiknya.

Dengan demikian, teknologi ini meluas dari perangkat sederhana yang berdiri sendiri dan mainan anak-anak yang mampu mengenali atau mensintesis kata-kata yang diucapkan secara terpisah, angka, kota, nama, dll., hingga sistem pengenalan ucapan alami yang sangat kompleks dan sintesisnya untuk digunakan, untuk misalnya sebagai asisten sekretaris (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Mari kita lihat lebih dekat kasus penggunaan pengenalan suara dan suara:

• Aplikasi AI Assistants / Personal Assistant menggunakan pemrosesan bahasa alami dan database suara untuk menulis dan melakukan pesan. Contoh yang sangat baik di sini adalah Asisten Google;
• Diagnosis Kesalahan Mesin Berbasis Suara – sistem menganalisis dan mengenali sinyal yang dihasilkan oleh mesin untuk mendeteksi kesalahan dan menawarkan kemungkinan cara untuk memperbaikinya.
• Penambahan Teks Otomatis mencakup identifikasi ucapan-ke-teks dan hamparan gambar berikut untuk memperkenalkan konten di layar. Fitur subtitle otomatis YouTube adalah contoh bagus dari teknologi ini.

Analisis Sentimen

Analisis Sentimen adalah proses komputasi mengidentifikasi dan mengkategorikan opini dari sepotong teks. Ini juga merupakan proses untuk menentukan apakah sikap penulis terhadap topik itu positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen adalah salah satu jenis pengenalan pola yang paling rumit.

Bisnis dapat menerapkan analisis sentimen untuk mendapatkan wawasan dan umpan balik pelanggan yang berharga. Dalam hal ini, ML tanpa pengawasan membantu analisis sentimen melakukan identifikasi.

Jenis pengenalan pola ini biasanya didasarkan pada sumber yang kredibel seperti kamus dan mungkin juga menggunakan basis data yang lebih disesuaikan jika diperlukan.

Kasus penggunaan untuk analisis sentimen adalah sebagai berikut:

• Riset Audiens, pengoptimalan konten – subtipe analisis sentimen ini digunakan untuk meneliti audiens target Anda termasuk kebiasaan, sikap, dan sebagainya. Mereka juga membantu bisnis mengoptimalkan konten mereka. Layanan platform Einstein Salesforce adalah contoh buku teks analisis sentimen.
• Dukungan Layanan – proses yang dirancang untuk memastikan efisiensi operasional layanan. Asisten AI seperti Alexa dan Siri menggunakan jenis analisis sentimen ini;
• Resep / Rekomendasi – dibuat untuk memprediksi bidang minat calon pelanggan. Prediksi juga dapat didasarkan pada riwayat pencarian dan kueri. Kita semua telah melihat 'Anda mungkin juga menyukai' di berbagai platform.

Anda mungkin juga menyukai: Pembelajaran Mesin Berbantuan Kecerdasan Buatan – Masa Depan Realitas.

Kesimpulannya

Pengenalan Pola adalah bidang yang menarik dan berkembang pesat, yang mendukung perkembangan di bidang-bidang seperti visi komputer, pemrosesan teks dan dokumen, dan jaringan lainnya. Dengan bantuannya, analitik data akan mencapai kemajuan lebih lanjut dan kita semua dapat memanfaatkan aplikasinya di area yang berkembang pesat. Seperti yang Anda lihat dari artikel kami, pengenalan pola adalah teknologi multifaset, oleh karena itu, layak untuk diterapkan dalam bisnis Anda jika Anda ingin menuai penghargaan.