Bearbetningstekniker kan kategoriseras på många sätt beroende på sammanhanget. Här är några vanliga kategoriseringar, med exempel:
1. Baserat på den typ av data som behandlas:
* Bildbehandling: Tekniker som används för att manipulera och analysera digitala bilder. Exempel inkluderar filtrering, segmentering, extraktion av funktion och förbättring av bild.
* Signalbehandling: Tekniker som används för att analysera och manipulera signaler, såsom ljud-, video- och sensordata. Exempel inkluderar filtrering, Fourier -transformationer och wavelet -transformationer.
* Textbehandling (naturlig språkbehandling - NLP): Tekniker som används för att analysera och manipulera textdata. Exempel inkluderar tokenisering, stemming, del-av-tal-taggning, sentimentanalys och maskinöversättning.
* Numerisk bearbetning: Tekniker som används för att utföra beräkningar och manipulera numeriska data. Detta är en bred kategori som omfattar många matematiska och statistiska metoder.
* Dataströmbehandling: Tekniker utformade för att hantera kontinuerliga dataströmmar med hög hastighet. Exempel inkluderar fönster, aggregering och anomalidetektering.
* geospatial bearbetning: Tekniker för att analysera och manipulera geospatialdata (data med geografiska koordinater). Exempel inkluderar kartprognoser, rumslig analys och georeferencing.
2. Baserat på bearbetningsmetoden:
* batchbehandling: Data behandlas i stora partier, ofta offline. Detta är effektivt för stora datasätt men har en latens.
* realtidsbehandling: Data behandlas när de anländer, med minimal försening. Detta är avgörande för applikationer som kräver omedelbara svar.
* Streaming Processing: En variant av realtidsbehandling där data behandlas som en kontinuerlig ström.
* Parallellbehandling: Data behandlas samtidigt med flera processorer eller kärnor för att påskynda beräkningen.
* Distribuerad behandling: Data behandlas över flera datorer eller noder i ett nätverk.
3. Baserat på den specifika tekniken som används:
* Filtrering: Ta bort brus eller oönskade komponenter från data.
* Transformation: Ändra representation av data, såsom konvertering till en frekvensdomän (t.ex. Fourier Transform).
* klassificering: Tilldela datapunkter till fördefinierade kategorier.
* Clustering: Gruppera datapunkter baserat på likhet.
* regression: Förutsäga ett kontinuerligt värde baserat på inmatningsdata.
* Funktionsutvinning: Att välja eller skapa relevanta funktioner från rådata.
* Dimensionalitetsminskning: Minska antalet variabler i ett datasätt samtidigt som du bevarar viktig information.
* Maskininlärningsalgoritmer: Använda algoritmer för att lära sig mönster från data och göra förutsägelser. Detta är en enorm kategori inklusive många specifika algoritmer (t.ex. beslutsträd, neurala nätverk, supportvektormaskiner).
4. Baserat på domänen:
* Ljudbehandling: Tekniker som är specifika för ljudsignaler, som utjämning, brusreducering och taligenkänning.
* Videobehandling: Tekniker som är specifika för video, som komprimering, kodning, objektdetektering och spårning.
* Biomedicinsk signalbehandling: Tekniker specifika för biologiska signaler som EKG, EEG etc.
* Finansiell behandling: Tekniker för att analysera finansiella uppgifter, som riskbedömning och upptäckt av bedrägerier.
Detta är inte en uttömmande lista, och många bearbetningstekniker överlappar varandra och kan kategoriseras på flera sätt. De specifika teknikerna som används beror starkt på applikationen och typen av data som behandlas.
