Dalam dunia kecerdasan buatan dan mesin belajar, pengenalan pola (pattern recognition) adalah salah satu bidang yang sangat penting. Pengenalan pola merujuk pada proses identifikasi dan deteksi pola spesifik dalam data yang diproyeksikan, yang kemudian akan digunakan untuk membuat keputusan lebih baik dengan menggunakan algoritma tertentu. Berikut merupakan beberapa contoh kasus pengenalan pola, kecuali:
- Sistem rekomendasi: Sistem ini memanfaatkan pengenalan pola untuk memberikan prediksi dan rekomendasi yang disesuaikan dengan preferensi dan perilaku pengguna. Misalnya, situs streaming seperti Netflix dan Spotify menggunakan algoritma pengenalan pola untuk melacak preferensi tontonan dan dengar pengguna, dan kemudian memberikan rekomendasi yang cocok.
- Deteksi penipuan: Dalam bidang ini, pengenalan pola digunakan untuk menemukan pola yang abnormal atau tidak biasa yang mungkin mengindikasikan adanya aktivitas ilegal. Misalnya, bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan teknik ini untuk melacak transaksi yang mencurigakan dan mencegah penipuan.
- Pengenalan wajah: Pengenalan pola menjadi dasar untuk teknologi pengenalan wajah. Sistem ini dalam menganalisis fitur unik dari wajah dan membandingkannya dengan wajah yang telah tersimpan dalam database. Di sinilah pola pengenalan berperan dalam mengenali dan mengklasifikasikan wajah.
- Penyortiran surat: Pengenalan pola telah diimplementasikan dalam sistem penyortiran surat otomatis yang membaca kode pos dan alamat di surat, dan kemudian mengklasifikasikan surat tersebut berdasarkan alamat tujuan.
Selain dari kasus di atas, terdapat juga contoh penggunaan teknologi, yang bukan bagian dari pengenalan pola:
Pemanfaatan teknologi augmented reality: Contoh paling jelas ditemukan dalam game populer, Pokemon Go. Dalam game ini, pemain dapat melihat dan menangkap Pokemon yang tampaknya ada di dunia nyata. Pada dasarnya, ini bukanlah kasus pengenalan pola. Teknologi ini tidak mencari pola dalam data yang ada, sebaliknya, ia meng-overlay grafik atau informasi digital ke atas lingkungan fisik. Jadi, penggunaan teknologi augmented reality ini tidak memerlukan proses pengenalan dan penetapan pola data seperti dalam kasus-kasus sebelumnya.
Dalam sintesis, meskipun pengenalan pola telah meluas digunakan dalam berbagai sektor dan aplikasi, tidak semua teknologi atau sistem dapat dikategorikan sebagai pengenalan pola. Alat seperti teknologi augmented reality, meskipun menggunakan algoritma dan teknik canggih, tidak jatuh dalam domain pengenalan pola. Proses dan tujuannya sangat berbeda; yang pertama mengidentifikasi pola dalam kumpulan data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat keputusan atau prediksi, sementara yang lain memanipulasi dan melengkapkan persepsi kita atas dunia fisik.
