Jelaskan Teknik Pengenalan Pola dari Pengenalan pola

Pengenalan pola biasanya merupakan langkah perantaraan bagi proses lebih lanjut. Langkah ini biasanya merupakan dapatan data (gambar, bunyi, teks, dll.) untuk dikelaskan, pre-pemrosesan untuk menghilangkan gangguan atau menormalkan gambar dalam satu cara (pemrosesan gambar (image processing), teks dll.), pengiraan ciri-ciri, pengkelasan dan akhirnya post-pemrosesan berdasarkan kelas pengenalan dan aras keyakinan.

Pengenalan pola itu sendiri khususnya berkaitan dengan langkah pengkelasan. Dalam kasus tertentu, sebagaimana dalam jaringan saraf (neural networks]]), pemilihan ciri-ciri dan pengambilan juga boleh dilaksanakan secara semi otomatis atau otomatis sepenuhnya.

Sementara terdapat banyak kaidah untuk pengkelasan, ia menyelesaikan satu dari tiga masalah matematis berkaitan.

Pertama adalah mencari peta ruang ciri (feature space) (biasanya pelbagai dimensi ruang vektor (vector space)) bagi set label. Secara bersamaan ia membagi ruang ciri menjadi kawasan-kawasan, kemudian meletakkan label kepada setiap kawasan. Algoritme yang demikian ini (contohnya the nearest neighbour algorithm) biasanya belumlah menghasilkan kepercayaan atau class probabilities, sebelum diterapkannya post-processing.

Masalah kedua adalah untuk menganggap masalah sebagai anggaran, dimana matlamat adalah untuk menganggar fungsi bagi bentuk

dimana input vektor ciri adalah , dan fungsi f biasanya diparameter oleh sebagian parameter . Dalam pendekatan statistik Bayesian bagi masalah ini, berlainan dengan memilih satu vektor parameter , hasil dibentuk bagi kesemua thetas yang mungkin, dengan turutan berat bagi ketepatan berdasarkan data latihan D:

Masalah ketiga terkait dengan masalah kedua, tetapi masalahnya adalah untuk menganggar kebangkalian bersyarat (conditional probability)  dan kemudian menggunakan aturan Bayes untuk menghasilkan kemungkinan kelas sebagaimana dalam masalah kedua.