Örüntü Tanıma (Pattern Recognition), verilerdeki anlamlı ilişkileri ve desenleri bulmayı, bu desenleri analiz ederek sınıflandırma veya tahmin yapmayı hedefleyen bir süreçtir. Örüntü tanımanın çalışma prensibi şu adımlardan oluşur: 1. Veri Toplama: Sistem, görüntü, ses, metin veya sensör verileri gibi farklı kaynaklardan veri alır. 2. Ön İşleme: Veriler, hatalardan arındırılır, normalleştirilir veya ölçeklendirilir. 3. Öznitelik Çıkarımı ve Seçimi: Verilerden anlamlı özellikler çıkarılır. 4. Model Eğitimi: Çıkarılan öznitelikler, bir makine öğrenmesi algoritmasıyla eğitilir. Bu süreçte, örüntüler arasındaki ilişkiler öğrenilir. 5. Sınıflandırma veya Tahmin: Eğitimden sonra, yeni veriler bu model üzerinden analiz edilerek sınıflandırılır veya tahmin yapılır. Kullanılan algoritmalar arasında denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve derin öğrenme yöntemleri bulunur.