Mengenal Pattern Recognition Atau Pengenalan Pola Dalam Analisis Data

Pengertian Pattern Recognition

Pattern recognition atau pengenalan pola adalah metode analisis data yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang secara otomatis mendeteksi pola dan keteraturan dalam data. Data tersebut dapat berupa teks, gambar, suara, atau kualitas lain yang dapat diidentifikasi. Sistem pattern recognition memiliki kemampuan dengan cepat dan akurat mengenali pola yang sudah dikenal. Selain itu, sistem ini juga mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek yang tidak dikenal, mengenali bentuk dan objek dari sudut pandang yang berbeda, serta mengenali pola dan objek yang sebagian terhalang.

Pattern recognition melibatkan dua metode utama dalam klasifikasi, yaitu:

•    Supervised classification: dalam metode supervised pattern recognition, manusia melatih algoritma komputer untuk mengenali pola dengan menggunakan kumpulan data yang sudah diberi label sebelumnya. Dalam proses ini, pola diidentifikasi dan algoritma kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru.

•    Unsupervised classification: pada unsupervised classification, model belajar secara mandiri tanpa bimbingan langsung dari manusia. Algoritme komputer mengidentifikasi korelasi antara elemen-elemen data yang ada berdasarkan kesamaan dan melakukan klasifikasi data.

Pattern recognition telah diterapkan dalam berbagai bidang dengan aplikasi yang beragam. Salah satunya adalah pemrosesan gambar, di mana pengenalan pola digunakan untuk melakukan tugas seperti deteksi objek, pengenalan wajah, dan ekstraksi fitur pada gambar. Selain itu, pengenalan pola juga digunakan dalam pengenalan ucapan dan sidik jari untuk mengubah ucapan menjadi teks tertulis dan mengidentifikasi individu berdasarkan pola unik dari sidik jari. Pengenalan pola juga merupakan teknologi di balik analitik data. Misalnya, teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil pasar saham.
 

Jenis Algoritma Pattern Recognition

Salah satu tantangan dalam pattern recognition adalah memilih algoritma yang akan digunakan. Berikut ini adalah ringkasan singkat tentang algoritma umum yang digunakan dalam pattern recognition.

1.    Statistik
Algoritma ini menggunakan teknik statistik untuk mempelajari pola dari contoh data. Model statistik mengumpulkan pengamatan dan menghasilkan aturan yang dapat diterapkan pada pengamatan baru di masa depan. Metode ini bergantung pada probabilitas dan mampu belajar dari data yang ada.

2.    Struktural
Metode pattern recognition struktural digunakan untuk pola yang kompleks. Pendekatan ini melibatkan hierarki dan kategorisasi ke dalam subkelas. Model struktural menggambarkan hubungan kompleks antara elemen-elemen pola dan digunakan untuk analisis gambar, bentuk, dan sejenisnya. Struktur yang terukur dikonfirmasi melalui metode ini.

3.    Neural network
Algoritma ini menggunakan artificial neural network yang lebih fleksibel daripada algoritma tradisional. Neural network efisien dalam klasifikasi dan menerapkan konsep biologis untuk mengenali pola. Jaringan feed-forward merupakan salah satu metode yang efektif dalam pengenalan pola, di mana pembelajaran terjadi melalui umpan balik pada pola input.

4.    Template matching
Metode template matching digunakan ketika harus membandingkan dua entitas yang serupa. Pola target dibandingkan dengan templat yang telah disimpan dan kesamaan diukur antara entitas tersebut seperti kurva atau bentuk. Metode ini memerlukan sejumlah besar templat dan dapat terbatas jika dibandingkan dengan alternatif lainnya.

5.    Berbasis fuzzy
Dalam pattern recognition di dunia nyata, fuzzy logic seringkali hadir terkait dengan sistem kognitif manusia. Banyak komponen dalam pengenalan objek melalui sistem visual yang tidak pasti. Oleh karena itu, algoritma fuzzy diterapkan secara luas untuk mengatasi ketidakpastian ini.

6.    Hybrid
Model hybrid menggabungkan berbagai jenis algoritma untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing. Pattern recognition dilakukan melalui beberapa pengklasifikasi dan setiap pengklasifikasi dilatih dengan menggunakan fitur-fitur yang relevan. Kesimpulan akhir ditarik berdasarkan hasil yang terakumulasi dari pengklasifikasi tersebut dan akurasinya dievaluasi melalui fungsi keputusan.
 

Cara Kerja Pattern Recognition

Pattern recognition digunakan untuk mengolah berbagai jenis data seperti gambar, video, teks, dan audio. Hal tersebut karena kemampuan model pattern recognition dalam mengenali pola yang berulang dalam data, prediksi yang dihasilkan oleh model tersebut dapat diandalkan. Proses pengenalan pola terdiri dari tiga langkah utama, yaitu analisis data input, ekstraksi pola, dan perbandingannya dengan data yang telah tersimpan. Proses tersebut dapat dibagi lagi menjadi dua fase, yaitu:

•    Fase eksplorasi: algoritma komputer cenderung mengeksplorasi pola data.

•    Fase deskriptif: kelompok algoritma dan mengatribusikan pola yang teridentifikasi ke data baru.

Fase-fase ini dapat dibagi lagi menjadi modul-modul berikut:

1.    Pengumpulan data
Pengumpulan data merupakan tahap awal dalam pattern recognition. Tingkat akurasi pengenalan sangat tergantung pada kualitas kumpulan data yang digunakan. Oleh karena itu, menggunakan kumpulan data sumber terbuka lebih disarankan karena dapat menghemat waktu dibandingkan dengan proses pengumpulan data secara manual. Dengan demikian, menerima data dari dunia nyata menjadi langkah awal dalam proses pengenalan pola.

2.    Pra pemrosesan
Setelah data diterima sebagai input, langkah selanjutnya adalah pra pemrosesan. Pada tahap ini algoritma akan membersihkan data dan memperbaiki ketidakmurnian untuk menghasilkan kumpulan data yang komprehensif dan dapat menghasilkan prediksi yang baik. Pra pemrosesan melibatkan segmentasi data, contohnya adalah saat melihat sebuah foto grup yang diposting oleh seorang teman di media sosial dan Anda menyadari bahwa mengenal beberapa wajah dalam foto tersebut yang menarik perhatian. Inilah yang dimaksud dengan pra pemrosesan. Pra pemrosesan juga melibatkan enhancement. Misalnya, jika Anda melihat foto yang sama namun foto tersebut diambil sepuluh tahun yang lalu. Untuk memastikan bahwa wajah yang dikenal masih terlihat nyata, maka mulai membandingkan mata, warna kulit, dan ciri fisik lainnya. Inilah saat enhancement dilakukan. Proses ini melibatkan perataan dan normalisasi gambar untuk mengoreksi variasi yang kuat. Akibatnya, data menjadi lebih mudah diinterpretasikan oleh model.

3.    Ekstraksi fitur
Selanjutnya, dilakukan ekstraksi fitur dari data input yang telah diproses sebelumnya. Pada tahap ini data input diubah menjadi vektor fitur yang mewakili versi yang lebih tereduksi dari sekumpulan fitur. Tujuan dari langkah ini adalah untuk mengatasi masalah dimensi tinggi yang biasanya terdapat pada kumpulan data masukan. Dengan demikian, hanya fitur-fitur yang relevan yang diekstraksi bukan seluruh kumpulan data. Setelah fitur diekstraksi, Anda harus memilih fitur dengan potensi tertinggi untuk memberikan hasil yang akurat. Setelah menciutkan fitur tersebut, mereka dikirim untuk klasifikasi lebih lanjut.

4.    Klasifikasi
Fitur-fitur yang telah diekstraksi kemudian dibandingkan dengan pola serupa yang telah disimpan dalam database. Pada tahap ini, proses klasifikasi dilakukan. Terdapat dua metode pembelajaran yang dapat digunakan, yaitu supervised method dan unsupervised method. Supervised method melibatkan penggunaan pengetahuan sebelumnya tentang setiap kategori pola. Dalam metode ini, model belajar dari contoh-contoh yang telah diberi label sebelumnya, dan dengan demikian dapat memprediksi kategori pola berdasarkan fitur-fitur yang ada.

5.    Pasca pemrosesan
Setelah tahap klasifikasi, langkah selanjutnya adalah pasca pemrosesan yang bertujuan untuk mengambil keputusan tentang cara terbaik untuk mengoptimalkan hasil yang telah diperoleh dan mengarahkan sistem secara efisien. Selain itu, tahap ini melibatkan analisis setiap segmen data yang telah diidentifikasi atau diklasifikasikan guna mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam. Wawasan yang diperoleh dari analisis tersebut kemudian diaplikasikan dalam praktik untuk pengembangan pengenalan pola di masa depan.
 

Manfaat Pattern Recognition

Metode pattern recognition memiliki manfaat yang beragam tergantung pada aplikasinya. Secara umum, pattern recognition dalam data membantu dalam menganalisis dan memprediksi tren di masa depan, serta membangun sistem peringatan dini berdasarkan indikator pola khusus. Berikut adalah beberapa manfaat yang dapat diperoleh dari pattern recognition.

1.    Identification
Pattern recognition memainkan peran penting dalam mengidentifikasi objek dalam berbagai sudut dan jarak yang berbeda. Misalnya, dalam pembelajaran mendalam berbasis video, pattern recognition dapat membantu mengidentifikasi objek dalam berbagai kondisi visual, seperti deteksi wajah atau analisis gerakan. Dalam pengenalan orang dengan menggunakan deep learning pada video, sistem pengenalan pola dapat memanfaatkan teknik deteksi wajah dan menganalisis pola gerakan. Terbaru, teknologi AI baru telah mampu mengidentifikasi orang berdasarkan cara berjalan mereka dengan mengukur gaya berjalan atau pola langkah mereka.

2.    Discovery
Algoritma pattern recognition memungkinkan untuk menemukan contoh atau pola yang mungkin tidak terdeteksi atau diabaikan oleh manusia. Pola tersebut dapat mencakup pergerakan yang sangat halus dalam data atau korelasi antara faktor-faktor dalam jumlah data yang besar. Ini memiliki aplikasi yang sangat penting dalam bidang medis. Sebagai contoh, model deep learning digunakan untuk mendiagnosis tumor otak dengan menganalisis gambar pencitraan resonansi magnetik. Dalam bidang keamanan informasi dan teknologi informasi, pattern recognition digunakan dalam intrusion detection system (IDS) yang menggunakan pencocokan pola untuk memantau jaringan komputer atau sistem dalam mendeteksi aktivitas jahat atau pelanggaran kebijakan. Dengan penggunaan pattern recognition, kemampuan untuk menemukan pola yang tidak terlihat sebelumnya atau melampaui batasan manusia menjadi mungkin, memberikan dampak signifikan dalam berbagai bidang.

3.    Prediction
Prediksi merupakan salah satu aspek penting dalam proyek pattern recognition, di mana data dianalisis untuk meramalkan perkembangan di masa depan. Hal ini memiliki peran yang signifikan dalam berbagai konteks, seperti di pasar perdagangan untuk memprediksi harga saham dan peluang investasi lainnya, atau dalam tujuan pemasaran untuk mendeteksi tren yang dapat digunakan dalam strategi pemasaran. Prediksi yang akurat dapat memberikan keuntungan dalam berbagai bidang, termasuk investasi, perdagangan, pemasaran, dan perencanaan bisnis. Dengan memanfaatkan kemampuan pengenalan pola untuk meramalkan perkembangan masa depan, pengambilan keputusan dapat didasarkan pada informasi yang lebih baik dan dapat meningkatkan kesuksesan dalam menghadapi perubahan pasar.

4.    Decision making
Metode pembelajaran mesin modern memberikan informasi yang berkualitas tinggi berdasarkan pola yang terdeteksi hampir secara real-time. Hal ini memungkinkan proses pengambilan keputusan berdasarkan wawasan yang didasarkan pada data yang dapat diandalkan. Kecepatan sistem pengenalan pola AI modern menjadi faktor penting yang melampaui metode konvensional dan memungkinkan aplikasi baru yang lebih efektif. Contohnya adalah pengenalan pola medis, di mana sistem dapat mendeteksi parameter risiko dalam data dengan cepat dan memberikan informasi penting kepada dokter.

5.    Big data analytics
Dengan menggunakan neural network, maka memungkinkan untuk mendeteksi pola dalam jumlah data yang sangat besar. Hal ini membuat penggunaan kasus yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan dengan metode statistik tradisional. Pattern recognition memiliki peranan yang sangat penting dalam bidang medis, terutama dalam analisis forensik dan pengurutan DNA. Sebagai contoh, pengenalan pola telah digunakan dalam pengembangan vaksin untuk melawan virus Covid-19.
 

Contoh Penerapan Pattern Recognition

Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan pattern recognition.

1.    Pengenalan gambar
Saat ini, sistem pengenalan gambar telah menjadi alat yang digunakan dalam berbagai sektor untuk tujuan keamanan dan pengawasan. Alat ini dapat menangkap dan memonitor beberapa aliran video secara simultan, membantu mendeteksi potensi penyusup. Teknologi pengenalan gambar juga digunakan dalam pusat bisnis, perusahaan IT, dan fasilitas produksi sebagai sistem identifikasi wajah. Selain itu, konsekuensi lain dari penggunaan teknologi yang sama terlihat dalam pengembangan "sistem deteksi emosi". Dalam hal ini, pattern recognition diterapkan pada gambar dan rekaman video untuk menganalisis dan mendeteksi emosi manusia secara real-time. Tujuan dari sistem ini adalah untuk mengidentifikasi mood, sentimen, dan niat pengguna. Model deep learning digunakan untuk mendeteksi pola ekspresi wajah dan bahasa tubuh seseorang. Data yang dihasilkan dapat digunakan oleh organisasi untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Salah satu kasus penggunaan lain dari pengenalan gambar adalah "deteksi objek". Ini merupakan alat yang krusial untuk aplikasi pencarian visual. Dalam hal ini, objek dalam segmen gambar atau video diidentifikasi dan diberi label. Ini membentuk dasar pencarian visual di mana pengguna dapat mencari dan membandingkan gambar dengan label yang terkait. Dengan kemajuan teknologi pengenalan gambar, berbagai sektor dapat memanfaatkannya untuk meningkatkan keamanan, menganalisis emosi manusia, dan memfasilitasi pencarian visual. Penggunaan yang tepat dari teknologi ini dapat memberikan manfaat yang signifikan dalam hal efisiensi, keamanan, dan pengalaman pengguna.

2.    Pengenalan pola teks dan NLP
Penggunaan algoritma pengenalan pola dalam konteks teks dan Natural Language Processing (NLP) sangat umum. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data teks, yang kemudian dapat diaplikasikan dalam berbagai aplikasi seperti terjemahan teks, koreksi tata bahasa, deteksi plagiarisme, dan lainnya.

Dalam pengenalan pola teks, algoritma berbasis pembelajaran mesin sering digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen dan mendeteksi bagian teks yang sensitif secara otomatis. Contohnya dapat ditemukan dalam sektor keuangan dan asuransi, di mana pengenalan pola teks digunakan untuk mendeteksi kasus penipuan. Dengan bantuan algoritma pengenalan pola, data teks dapat dianalisis secara efisien dan akurat untuk mengungkap pola, keteraturan, atau anomali yang penting. Penerapan pengenalan pola teks dan NLP juga berperan dalam pengembangan asisten virtual, chatbot, dan sistem NLP lainnya. Algoritma ini membantu mesin memahami dan merespons teks dengan lebih baik, memungkinkan interaksi manusia-mesin yang lebih efektif dan alami.

3.    Pemindaian sidik jari
Saat ini, hampir semua smartphone dan laptop dilengkapi dengan fitur pemindaian sidik jari untuk memberikan perlindungan terhadap akses yang tidak sah. Fitur ini memanfaatkan teknologi pattern recognition untuk mempelajari dan menganalisis pola unik dari sidik jari pengguna.

Dalam prosesnya, algoritma pattern recognition menggunakan data sidik jari yang tercatat sebagai referensi. Data ini mencakup pola unik seperti lengkungan, pusat, dan garis-garis yang terdapat pada sidik jari. Saat pengguna mengamankan perangkat dengan sidik jari mereka, algoritma akan membandingkan pola sidik jari yang dipindai dengan data referensi yang tersimpan. Berdasarkan kesesuaian pola, sistem akan membuat keputusan apakah akan mengizinkan atau menolak akses pengguna.

4.    Analisis aktivitas seismik
Dalam mengamati gangguan kerak bumi seperti gempa bumi dan bencana alam lainnya, pattern recognition menjadi alat yang efektif untuk menganalisis aktivitas seismik dan mempelajari parameter bumi yang terkait. Dalam proses pattern recognition dalam analisis aktivitas seismik, peneliti menggunakan data catatan seismik yang dihasilkan oleh stasiun seismik. Data ini mencakup informasi tentang guncangan dan getaran yang terjadi di permukaan bumi selama peristiwa seismik. Dengan menganalisis data tersebut, algoritma pattern recognition dapat mengidentifikasi pola berulang yang terkait dengan gempa bumi.

Dengan menggunakan teknik pattern recognition, peneliti dapat mengidentifikasi pola seismik yang serupa dalam data dan mengklasifikasikannya berdasarkan karakteristiknya. Pola berulang ini dapat mencakup frekuensi, amplitudo, durasi, dan bentuk gelombang yang tercatat dalam data seismik. Melalui analisis pola tersebut, peneliti dapat mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku seismik, memprediksi dan memodelkan gempa bumi, serta mengembangkan strategi mitigasi dan tindakan penanggulangan yang lebih efektif.

5.    Pengenalan audio dan suara
Pengenalan audio dan suara merupakan salah satu aplikasi penting dari pattern recognition, terutama dalam pengembangan asisten pribadi dan sistem pengonversi ucapan ke teks. Teknologi ini memungkinkan komputer atau perangkat lainnya untuk memahami dan menganalisis sinyal audio yang diterima untuk mengenali kata-kata dan frasa yang diucapkan oleh pengguna.

Contoh populer dari aplikasi pengenalan audio dan suara adalah asisten pribadi seperti Apple Siri dan Samsung Alexa. Sistem-sistem ini menggunakan teknik pattern recognition untuk memproses dan menganalisis suara yang didengar dari pengguna. Dengan menggunakan algoritma pengenalan suara yang kompleks, asisten pribadi ini dapat mengenali kata-kata yang diucapkan oleh pengguna dan memahami arti kata-kata tersebut.

6.    Kesehatan
Pattern Recognition memiliki relevansi yang signifikan di bidang kesehatan, terutama dalam identifikasi perubahan pola pada organ atau jaringan tertentu dalam tubuh manusia. Salah satu contoh penelitian yang menyoroti pentingnya pengenalan pola dalam konteks kesehatan adalah studi yang dilakukan oleh komunitas ilmiah di MIT terkait COVID-19 dan perubahan pola paru-paru pada kelompok usia yang lebih tua.

Dalam penelitian tersebut, pengenalan pola digunakan untuk menganalisis gambar paru-paru orang tua dan mengidentifikasi perubahan pola yang terjadi pada paru-paru kelompok usia yang lebih tua. Hasil studi menunjukkan bahwa proses penuaan menyebabkan pengerasan jaringan paru-paru dan ekspresi gen yang berbeda dibandingkan dengan individu yang lebih muda. Informasi ini memberikan pemahaman lebih baik tentang perubahan fisiologis yang terjadi pada paru-paru orang tua dan dapat membantu dalam pengembangan strategi perawatan yang lebih efektif. Selain itu, teknik pattern recognition juga digunakan dalam deteksi dan prediksi kanker. Misalnya Clinical Decision Support Systems (CDSS) menggunakan metode pattern recognition untuk membantu dalam mendiagnosis pasien berdasarkan gejala yang mereka alami. Sementara itu, sistem Computer Aided Detection (CAD) membantu dokter dalam menginterpretasikan citra medis yang dihasilkan oleh berbagai teknik pencitraan.

7.    Media sosial
Pattern recognition memiliki peran yang signifikan dalam keamanan dan analisis data di platform media sosial. Salah satu penggunaan penting pattern recognition adalah sebagai alat keamanan untuk menemukan konten yang melanggar, mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, dan memonitor potensi ancaman. Dalam konteks keamanan, pattern recognition dapat digunakan untuk mendeteksi postingan yang menyinggung, mengidentifikasi potensi pelaku kejahatan, atau melacak tweet yang dapat memicu kerusuhan sosial. Misalnya, dengan menganalisis pola kata-kata dan konteksnya, sistem pengenalan pola dapat membantu dalam mengidentifikasi postingan yang memiliki kemungkinan menyebabkan konflik atau ancaman keamanan.

Selain itu, pattern recognition dapat digunakan untuk mendeteksi konten yang mengindikasikan pikiran menyakiti diri sendiri dan bunuh diri. Dengan menganalisis pola bahasa dan perilaku dalam postingan atau komentar, sistem pattern recognition dapat memberikan peringatan dan membantu dalam mengambil tindakan pencegahan yang sesuai. Platform media sosial menghasilkan jumlah data yang besar setiap hari. Pengenalan pola menggunakan kecerdasan buatan dapat menganalisis data ini untuk menghasilkan informasi yang berharga. Misalnya, Facebook telah menggunakan pattern recognition untuk mendeteksi akun palsu dengan menganalisis foto profil seseorang. Dengan mengenali pola-pola yang tidak wajar dalam foto-foto profil, sistem dapat membantu dalam mengidentifikasi akun yang mungkin dibuat dengan niat menipu atau melakukan kegiatan yang merugikan.

8.    Keamanan siber
Dalam konteks keamanan siber, pattern recognition memiliki peranan penting dalam melindungi jaringan organisasi dari serangan dan ancaman siber. Sistem keamanan berbasis pattern recognition dapat digunakan untuk mendeteksi pola aktivitas yang mencurigakan dan merespons perubahan perilaku pengguna yang tidak biasa, sehingga memungkinkan tim keamanan untuk mengambil tindakan yang cepat untuk mencegah serangan.

Dengan menggunakan algoritma pattern recognition, sistem keamanan dapat mempelajari pola malware yang sudah dikenal dan mengidentifikasi karakteristik serangan yang potensial. Dengan memiliki akses cepat dan akurat terhadap pola-pola malware ini, tim keamanan dapat mengambil langkah-langkah yang tepat untuk melindungi jaringan sebelum serangan atau ancaman tersebut berhasil merusak sistem.

9.    Robotika
Dalam bidang robotika, pattern recognition memiliki peran penting dalam mengaktifkan robot untuk menjalankan berbagai tugas dengan lebih efisien dan aman. Robot digunakan secara luas dalam industri untuk melaksanakan tugas-tugas yang berpotensi berbahaya bagi manusia.

Salah satu contoh penggunaan pattern recognition dalam robotika adalah dalam deteksi bahan radioaktif. Robot dilengkapi dengan kemampuan pengenalan pola yang memungkinkannya untuk mendeteksi bahan radioaktif dengan presisi. Melalui penggunaan kamera, robot dapat mengambil gambar lingkungan sekitarnya, dan kemudian menggunakan algoritma pengenalan pola untuk menganalisis gambar tersebut. Fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari gambar, dan kemudian algoritme klasifikasi digunakan untuk membedakan apakah gambar tersebut menunjukkan bahan radioaktif yang berbahaya atau tidak. Dengan demikian, robot dapat memberikan informasi yang penting dan memastikan lingkungan yang lebih aman bagi manusia.

10.    Optical character recognition
Teknologi optical character recognition (OCR) memainkan peran penting dalam mengubah gambar teks, foto, dan tangkapan layar yang dipindai menjadi dokumen yang dapat diedit secara digital. Proses pengenalan karakter optik ini menghilangkan kebutuhan untuk mengetik atau menulis ulang teks secara manual yang dapat menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi dalam berbagai situasi.

Dengan menggunakan algoritma pattern recognition yang canggih, OCR dapat menganalisis gambar yang berisi teks dan mengenali karakter-karakter tersebut. OCR kemudian mengonversi karakter-karakter ini menjadi format teks yang dapat diedit, memungkinkan pengguna untuk mengedit, menyalin, atau mengelola teks tersebut.
 

Kesimpulan

Pattern recognition atau pengenalan pola adalah metode analisis data yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang secara otomatis mendeteksi pola dan keteraturan dalam data. Pattern recognition dapat diterapkan pada banyak bidang misalnya untuk pengenalan gambar, pemindai sidik jari, dan masih banyak lagi. Manfaat dari pattern recognition juga beragam mulai dari untuk idektifikasi objek hingga memprediksi masa depan.