Aké sú typy techniky spracovania?

Techniky spracovania možno v závislosti od kontextu kategorizovať mnohými spôsobmi. Tu je niekoľko bežných kategorizácií s príkladmi:

1. Na základe typu spracovaných údajov:

* spracovanie obrázkov: Techniky používané na manipuláciu a analýzu digitálnych obrázkov. Príklady zahŕňajú filtrovanie, segmentáciu, extrakciu prvkov a vylepšenie obrazu.

* spracovanie signálu: Techniky používané na analýzu a manipuláciu signálov, ako sú zvukové, video a údaje senzora. Medzi príklady patrí filtrovanie, Fourier Transforps a vlnové transformácie.

* Spracovanie textu (spracovanie prirodzeného jazyka - NLP): Techniky používané na analýzu a manipuláciu s textovými údajmi. Príklady zahŕňajú tokenizáciu, prameň, označovanie čiastočne reči, analýza sentimentu a strojový preklad.

* numerické spracovanie: Techniky používané na vykonávanie výpočtov a manipuláciu s numerickými údajmi. Toto je široká kategória zahŕňajúca mnoho matematických a štatistických metód.

* Spracovanie toku údajov: Techniky určené na zvládnutie kontinuálnych tokov údajov s vysokou rýchlosťou. Príklady zahŕňajú okienky, agregáciu a detekciu anomálie.

* Geospatial spracovanie: Techniky analýzy a manipulácie s geospatiálnymi údajmi (údaje s geografickými súradnicami). Príklady zahŕňajú projekcie MAP, priestorová analýza a georeferencie.

2. Na základe prístupu spracovania:

* SPRACOVANIE: Údaje sa spracúvajú vo veľkých dávkach, často offline. Je to efektívne pre veľké súbory údajov, ale má latenciu.

* Spracovanie v reálnom čase: Údaje sa spracúvajú pri príchode s minimálnym oneskorením. To je rozhodujúce pre aplikácie, ktoré si vyžadujú okamžité odpovede.

* Streamovanie spracovania: Variant spracovania v reálnom čase, kde sa údaje spracúvajú ako nepretržitý tok.

* paralelné spracovanie: Údaje sa spracúvajú súčasne pomocou viacerých procesorov alebo jadier na urýchlenie výpočtu.

* Distribuované spracovanie: Dáta sa spracúvajú vo viacerých počítačoch alebo uzloch v sieti.

3. Na základe použitej špecifickej techniky:

* Filtrovanie: Odstránenie šumu alebo nechcených komponentov z údajov.

* transformácia: Zmena reprezentácie údajov, ako je konverzia na frekvenčnú doménu (napr. Fourierova transformácia).

* Klasifikácia: Priradenie údajových bodov k preddefinovaným kategóriám.

* klastrovanie: Zoskupenie údajových bodov na základe podobnosti.

* regresia: Predpovedanie nepretržitej hodnoty založenej na vstupných údajoch.

* Extrakcia funkcií: Výber alebo vytváranie relevantných funkcií zo nespracovaných údajov.

* Redukcia dimenzie: Zníženie počtu premenných v súbore údajov pri zachovaní dôležitých informácií.

* Algoritmy strojového učenia: Používanie algoritmov na učenie vzorov z údajov a predpovede. Toto je rozsiahla kategória vrátane mnohých špecifických algoritmov (napr. Rozhodovacie stromy, neurónové siete, podporné vektorové stroje).

4. Na základe domény:

* Audio spracovanie: Techniky špecifické pre zvukové signály, ako je vyrovnanie, zníženie hluku a rozpoznávanie reči.

* spracovanie videa: Techniky špecifické pre video, ako je kompresia, kódovanie, detekcia a sledovanie objektov.

* Biomedicínsky spracovanie signálu: Techniky špecifické pre biologické signály ako EKG, EEG atď.

* Finančné spracovanie: Techniky analýzy finančných údajov, ako je hodnotenie rizika a detekcia podvodov.

Toto nie je vyčerpávajúci zoznam a mnoho techník spracovania sa prekrýva a dá sa kategorizovať niekoľkými spôsobmi. Použité špecifické techniky závisia od aplikácie a typu spracovaných údajov.

• Predchádzajúca strana: Čo je sémantické spracovanie? 
• Ďalšia strana: Aký je príklad aplikácie na spracovanie textu?