Verarbeitungstechniken können je nach Kontext in vielerlei Hinsicht kategorisiert werden. Hier sind einige gemeinsame Kategorisierungen mit Beispielen:
1. Basierend auf der Art der verarbeiteten Daten:
* Bildverarbeitung: Techniken, die zur Manipulation und Analyse digitaler Bilder verwendet werden. Beispiele sind Filterung, Segmentierung, Merkmalextraktion und Bildverbesserung.
* Signalverarbeitung: Techniken zur Analyse und Manipulation von Signalen wie Audio-, Video- und Sensordaten. Beispiele sind Filterung, Fourier -Transformationen und Wavelet -Transformationen.
* Textverarbeitung (natürliche Sprachverarbeitung - NLP): Techniken zur Analyse und Manipulation von Textdaten. Beispiele hierfür sind Tokenisierung, Stamm, Teil des Speech-Taggings, Stimmungsanalyse und maschinelle Übersetzung.
* Numerische Verarbeitung: Techniken, die zur Durchführung von Berechnungen und zur Manipulation numerischer Daten verwendet werden. Dies ist eine breite Kategorie, die viele mathematische und statistische Methoden umfasst.
* Datenstromverarbeitung: Techniken, die für kontinuierliche Datenströme mit Hochgeschwindigkeitsdaten entwickelt wurden. Beispiele sind Fenster-, Aggregations- und Anomalie -Erkennung.
* Geospatial Verarbeitung: Techniken zur Analyse und Manipulation geospatialer Daten (Daten mit geografischen Koordinaten). Beispiele sind Kartenprojektionen, räumliche Analyse und Georeferenzierung.
2. Basierend auf dem Verarbeitungsansatz:
* Batch -Verarbeitung: Die Daten werden in großen Chargen verarbeitet, oft offline. Dies ist für große Datensätze effizient, hat jedoch eine Latenz.
* Echtzeitverarbeitung: Die Daten werden mit minimaler Verzögerung verarbeitet, wenn sie eintreffen. Dies ist für Anwendungen von entscheidender Bedeutung, die sofortige Antworten erfordern.
* Streaming -Verarbeitung: Eine Variante der Echtzeitverarbeitung, bei der Daten als kontinuierlicher Stream verarbeitet werden.
* Parallele Verarbeitung: Daten werden gleichzeitig mit mehreren Prozessoren oder Kernen verarbeitet, um die Berechnung zu beschleunigen.
* Verteilte Verarbeitung: Daten werden über mehrere Computer oder Knoten in einem Netzwerk verarbeitet.
3. Basierend auf der verwendeten Technik:
* Filterung: Entfernen von Rauschen oder unerwünschten Komponenten aus Daten.
* Transformation: Ändern der Darstellung von Daten, wie z. B. Konvertieren in eine Frequenzdomäne (z. B. Fourier -Transformation).
* Klassifizierung: Zuweisen von Datenpunkten an vordefinierte Kategorien.
* Clustering: Gruppierungsdatenpunkte basierend auf Ähnlichkeit.
* Regression: Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes basierend auf Eingabedaten.
* Feature Extraktion: Auswahl oder Erstellen relevanter Funktionen aus Rohdaten.
* Dimensionalitätsreduzierung: Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz gleichzeitig wichtige Informationen.
* Algorithmen für maschinelles Lernen: Verwenden von Algorithmen, um Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dies ist eine umfangreiche Kategorie, darunter viele spezifische Algorithmen (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke, Support -Vektormaschinen).
4. Basierend auf der Domäne:
* Audioverarbeitung: Techniken, die für Audiosignale spezifisch sind, wie Equalization, Rauschreduzierung und Spracherkennung.
* Videoverarbeitung: Techniken, die für Video spezifisch sind, wie Komprimierung, Codierung, Objekterkennung und -verfolgung.
* Biomedizinische Signalverarbeitung: Techniken, die für biologische Signale wie EKG, EEG usw. spezifisch sind, usw.
* Finanzielle Verarbeitung: Techniken zur Analyse von Finanzdaten wie Risikobewertung und Betrugserkennung.
Dies ist keine erschöpfende Liste, und viele Verarbeitungstechniken überschneiden sich und können auf verschiedene Weise kategorisiert werden. Die spezifischen verwendeten Techniken hängen stark von der Anwendung und der Art der verarbeiteten Daten ab.
