9
hasil pengukuran
yang kemudian diklasifikasikan ke dalam satu atau
lebih kategori
atau kelas tertentu (Haykin 1999, 67)
Metode
klasifikasi
yang
digunakan
pada
sistem
pengenalan
pola
memiliki
dua
jenis pendekatan. Pendekatan statistik dan pendekatan struktural (atau
sintaktik).
Pengenalan
pola
statistik
berdasarkan
pada
karakteristik
statistikal
dari
pola-pola
yang
ada
dengan
asumsi
bahwa
pola-pola
tersebut
dihasilkan oleh
sebuah
sistem
probabilistik. Pengenalan
pola
struktural
berdasarkan
pada
hubungan
struktural
dari
fitur dari setiap pola.
Sebuah
sistem
pengenalan pola
terdiri
dari
sensor
yang
mengumpulkan pola
yang
akan
diproses
dan
mengukur
variabel dari
setiap
pola,
pre-processing
yang
menghilangkan noise
dalam
data,
mekanisme
ekstraksi
fitur
untuk
mendapatkan
informasi
numerik
atau
simbolik
dari
pola-pola
tersebut,
model
pembelajaran yang
mempelajari pemetaan
antara
fitur
dan
kelompok
pola,
metode
klasifikasi
yang
memisah-misahkan pola-pola tersebut ke dalam kategori berdasarkan fitur dan
model
pembelajaran,
dan
post-processing
yang
mengevaluasi benar
tidaknya
hasil
yang
didapat.
Pengenalan
pola
merupakan
bidang
dalam
pembelajaran mesin
dan
dapat
diartikan
sebagai
tindakan
mengambil data
mentah
dan
bertindak
berdasarkan
klasifikasi data.
Dengan
demikian,
hal
tersebut
merupakan
himpunan
kaidah
bagi
pembelajaran yang diawasi (supervised learning).
 |