Nama Buku
:
Pattern Classification 2nd Ed
Penulis
:
Richard O Duda, Peter E Hart & David G Stork
Halaman
:
738
Ebook 1073 Pattern Classification 2nd Ed Richard O Duda, Peter E Hart & David G Stork
Buku Pattern Classification, Second Edition ditulis oleh Richard O. Duda, seorang ilmuwan komputer dan pelopor di bidang pengenalan pola serta kecerdasan buatan, bersama Peter E. Hart, pakar computer vision dan pattern recognition, serta David G. Stork, ilmuwan yang memiliki kontribusi besar dalam bidang pembelajaran mesin, pengolahan citra, dan analisis visual. Buku ini merupakan salah satu referensi klasik dan paling berpengaruh dalam bidang klasifikasi pola (pattern classification) dan pembelajaran mesin (machine learning). Materi yang dibahas meliputi teori keputusan statistik (statistical decision theory), pendekatan Bayesian, estimasi probabilitas, fungsi diskriminan, klasifikasi linear dan nonlinier, analisis fitur (feature selection), reduksi dimensi, algoritma tetangga terdekat (k-nearest neighbors), pohon keputusan, jaringan saraf tiruan (artificial neural networks), metode kernel, klasifikasi berbasis probabilitas, pengelompokan (clustering), evaluasi kinerja model, hingga berbagai aplikasi pengenalan pola pada citra, suara, teks, biometrik, dan data multidimensi. Dengan pendekatan matematis yang mendalam, ilustrasi yang sistematis, serta contoh implementasi yang luas, buku ini menjadi salah satu referensi utama dalam bidang pengenalan pola dan analisis data modern.
Buku ini banyak digunakan dalam berbagai program studi seperti Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Rekayasa Sistem Komputer, Sains Data (Data Science), Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence), Teknik Elektro, Statistika, Matematika, Sistem Informasi, Teknik Robotika, Teknik Biomedis, Bioinformatika, serta berbagai bidang sains dan rekayasa yang memanfaatkan analisis data dan pengenalan pola. Dalam dunia akademik, buku ini menjadi referensi utama pada mata kuliah seperti Pattern Recognition, Pattern Classification, Machine Learning, Artificial Intelligence, Computer Vision, Data Mining, Statistical Learning, Data Analytics, Signal Processing, Neural Networks, dan Biometric Systems. Pembahasannya membantu mahasiswa memahami prinsip-prinsip klasifikasi data, pemilihan fitur, pembentukan model prediktif, serta evaluasi algoritma pembelajaran yang menjadi dasar berbagai teknologi kecerdasan buatan modern.
Dalam dunia riset maupun pekerjaan profesional, Pattern Classification, Second Edition memberikan landasan teoritis dan matematis yang kuat untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis analisis data. Pengetahuan dalam buku ini sangat bermanfaat bagi peneliti, dosen, data scientist, machine learning engineer, AI engineer, pengembang perangkat lunak, analis data, peneliti visi komputer, insinyur biomedis, serta profesional di industri teknologi, kesehatan, manufaktur, telekomunikasi, keuangan, keamanan siber, dan otomotif. Referensi ini mendukung berbagai kegiatan seperti pengembangan sistem pengenalan wajah, deteksi objek, klasifikasi citra medis, analisis sinyal, deteksi penipuan (fraud detection), pengenalan suara, sistem rekomendasi, analisis biometrik, kendaraan otonom, hingga pengembangan model deep learning dan kecerdasan buatan. Dengan memadukan teori probabilitas, statistika, optimisasi, dan algoritma pembelajaran mesin, buku ini membantu pembaca mengembangkan kemampuan analitis yang sangat diperlukan dalam penelitian ilmiah maupun pengembangan solusi berbasis data pada era transformasi digital.
Program Mahasiswa Sabi
Kerjain Tugas Lebih Mudah Sambil Sharing dan Belajar Bareng
Mahasiswa Sabi
©Repository Muhammad Surya Putra Fadillah
