As técnicas de processamento podem ser categorizadas de várias maneiras, dependendo do contexto. Aqui estão algumas categorizações comuns, com exemplos:
1. Com base no tipo de dados processados: *
Processamento da imagem: Técnicas usadas para manipular e analisar imagens digitais. Exemplos incluem filtragem, segmentação, extração de recursos e aprimoramento da imagem.
* Processamento de sinal
: Técnicas usadas para analisar e manipular sinais, como dados de áudio, vídeo e sensor. Exemplos incluem filtragem, transformadas de Fourier e transformações de wavelet.
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Processamento de texto (processamento de linguagem natural - NLP): Técnicas usadas para analisar e manipular dados textuais. Exemplos incluem tokenização, stemming, marcação de parte da fala, análise de sentimentos e tradução para a máquina.
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Processamento numérico: Técnicas usadas para executar cálculos e manipular dados numéricos. Esta é uma categoria ampla que abrange muitos métodos matemáticos e estatísticos.
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Processamento de fluxo de dados: Técnicas projetadas para lidar com fluxos contínuos de dados de alta velocidade. Exemplos incluem janelas, agregação e detecção de anomalias.
* Processamento geoespacial: Técnicas para analisar e manipular dados geoespaciais (dados com coordenadas geográficas). Exemplos incluem projeções de mapa, análise espacial e georeference.
2. Com base na abordagem de processamento: * Processamento de lote: Os dados são processados em lotes grandes, geralmente offline. Isso é eficiente para conjuntos de dados grandes, mas tem uma latência.
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Processamento em tempo real: Os dados são processados à medida que chegam, com atraso mínimo. Isso é crucial para aplicações que requerem respostas imediatas.
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Processamento de streaming: Uma variante do processamento em tempo real, onde os dados são processados como um fluxo contínuo.
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Processamento paralelo: Os dados são processados simultaneamente usando vários processadores ou núcleos para acelerar a computação.
* Processamento distribuído
: Os dados são processados em vários computadores ou nós em uma rede.
3. Com base na técnica específica usada: * filtragem
: Remoção de ruído ou componentes indesejados dos dados.
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Transformação: Alterar a representação dos dados, como a conversão para um domínio de frequência (por exemplo, transformada de Fourier).
* Classificação
: Atribuir pontos de dados para categorias predefinidas.
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Clustering: Agrupando pontos de dados com base na similaridade.
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Regressão: Prevendo um valor contínuo com base nos dados de entrada.
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Extração de recursos: Selecionando ou criando recursos relevantes a partir de dados brutos.
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redução da dimensionalidade: Reduzindo o número de variáveis em um conjunto de dados enquanto preserva informações importantes.
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Algoritmos de aprendizado de máquina: Usando algoritmos para aprender padrões com dados e fazer previsões. Esta é uma vasta categoria, incluindo muitos algoritmos específicos (por exemplo, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte).
4. Baseado no domínio: *
Processamento de áudio: Técnicas específicas para sinais de áudio, como equalização, redução de ruído e reconhecimento de fala.
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Processamento de vídeo: Técnicas específicas para vídeo, como compactação, codificação, detecção de objetos e rastreamento.
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Processamento de sinal biomédico: Técnicas específicas para sinais biológicos como ECG, EEG etc.
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Processamento financeiro: Técnicas para analisar dados financeiros, como avaliação de riscos e detecção de fraude.
Esta não é uma lista exaustiva, e muitas técnicas de processamento se sobrepõem e podem ser categorizadas de várias maneiras. As técnicas específicas usadas dependem muito do aplicativo e do tipo de dados que estão sendo processados.
