1. Basato sul tipo di dati elaborati:
* Elaborazione delle immagini: Tecniche utilizzate per manipolare e analizzare le immagini digitali. Esempi includono filtraggio, segmentazione, estrazione di funzionalità e miglioramento delle immagini.
* Elaborazione del segnale: Tecniche utilizzate per analizzare e manipolare i segnali, come dati audio, video e sensori. Esempi includono filtraggio, trasformazioni di Fourier e trasformazioni wavelet.
* Elaborazione del testo (elaborazione del linguaggio naturale - NLP): Tecniche utilizzate per analizzare e manipolare i dati testuali. Esempi includono tokenizzazione, steming, etichettatura parte di parola, analisi del sentimento e traduzione delle macchine.
* Elaborazione numerica: Tecniche utilizzate per eseguire calcoli e manipolare i dati numerici. Questa è un'ampia categoria che comprende molti metodi matematici e statistici.
* Elaborazione del flusso di dati: Tecniche progettate per gestire flussi di dati continui ad alta velocità. Gli esempi includono finestre, aggregazione e rilevamento di anomalie.
* Elaborazione geospaziale: Tecniche per l'analisi e la manipolazione dei dati geospaziali (dati con coordinate geografiche). Gli esempi includono proiezioni di mappe, analisi spaziale e georeferenziazione.
2. Sulla base dell'approccio di elaborazione:
* Elaborazione batch: I dati vengono elaborati in grandi lotti, spesso offline. Questo è efficiente per set di dati di grandi dimensioni ma ha una latenza.
* Elaborazione in tempo reale: I dati vengono elaborati quando arrivano, con un ritardo minimo. Questo è cruciale per le applicazioni che richiedono risposte immediate.
* Elaborazione in streaming: Una variante di elaborazione in tempo reale in cui i dati vengono elaborati come flusso continuo.
* Elaborazione parallela: I dati vengono elaborati contemporaneamente utilizzando più processori o core per accelerare il calcolo.
* Elaborazione distribuita: I dati vengono elaborati su più computer o nodi in una rete.
3. Basato sulla tecnica specifica utilizzata:
* Filtro: Rimozione di rumore o componenti indesiderati dai dati.
* Trasformazione: Modifica della rappresentazione di dati, come la conversione in un dominio di frequenza (ad esempio, trasformata di Fourier).
* Classificazione: Assegnazione di punti dati a categorie predefinite.
* Clustering: Raggruppare punti dati in base alla somiglianza.
* Regressione: Prevedere un valore continuo in base ai dati di input.
* Estrazione delle funzionalità: Selezione o creazione di funzionalità pertinenti da dati grezzi.
* Riduzione della dimensionalità: Ridurre il numero di variabili in un set di dati preservando informazioni importanti.
* Algoritmi di apprendimento automatico: Utilizzo di algoritmi per apprendere i modelli dai dati e fare previsioni. Questa è una vasta categoria che include molti algoritmi specifici (ad es. Alberi decisionali, reti neurali, macchine vettoriali di supporto).
4. Basato sul dominio:
* Elaborazione audio: Tecniche specifiche per i segnali audio, come l'equalizzazione, la riduzione del rumore e il riconoscimento vocale.
* Elaborazione video: Tecniche specifiche del video, come compressione, codifica, rilevamento e tracciamento degli oggetti.
* Elaborazione del segnale biomedico: Tecniche specifiche per segnali biologici come ECG, EEG ecc.
* Elaborazione finanziaria: Tecniche per l'analisi dei dati finanziari, come la valutazione del rischio e il rilevamento delle frodi.
Questo non è un elenco esaustivo e molte tecniche di elaborazione si sovrappongono e possono essere classificate in più modi. Le tecniche specifiche utilizzate dipendono fortemente dall'applicazione e dal tipo di dati da elaborare.
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