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Les techniques de traitement peuvent être classées de plusieurs manières, selon le contexte. Voici quelques catégorisations courantes, avec des exemples :
1. En fonction du type de données traitées :
* Traitement des images : Techniques utilisées pour manipuler et analyser des images numériques. Les exemples incluent le filtrage, la segmentation, l’extraction de fonctionnalités et l’amélioration de l’image.
* Traitement du signal : Techniques utilisées pour analyser et manipuler des signaux, tels que des données audio, vidéo et des capteurs. Les exemples incluent le filtrage, les transformées de Fourier et les transformations en ondelettes.
* Traitement de texte (Traitement du langage naturel - PNL) : Techniques utilisées pour analyser et manipuler des données textuelles. Les exemples incluent la tokenisation, la recherche de radicaux, le marquage de parties du discours, l'analyse des sentiments et la traduction automatique.
* Traitement numérique : Techniques utilisées pour effectuer des calculs et manipuler des données numériques. Il s'agit d'une vaste catégorie englobant de nombreuses méthodes mathématiques et statistiques.
* Traitement des flux de données : Techniques conçues pour gérer des flux de données continus et à grande vitesse. Les exemples incluent le fenêtrage, l’agrégation et la détection d’anomalies.
* Traitement géospatial : Techniques d'analyse et de manipulation de données géospatiales (données avec coordonnées géographiques). Les exemples incluent les projections cartographiques, l’analyse spatiale et le géoréférencement.
2. Basé sur l'approche de traitement :
* Traitement par lots : Les données sont traitées en gros lots, souvent hors ligne. Ceci est efficace pour les grands ensembles de données mais présente une latence.
* Traitement en temps réel : Les données sont traitées au fur et à mesure de leur arrivée, dans un délai minimal. Ceci est crucial pour les applications nécessitant des réponses immédiates.
* Traitement en streaming : Une variante du traitement en temps réel où les données sont traitées sous forme de flux continu.
* Traitement parallèle : Les données sont traitées simultanément à l'aide de plusieurs processeurs ou cœurs pour accélérer le calcul.
* Traitement distribué : Les données sont traitées sur plusieurs ordinateurs ou nœuds d'un réseau.
3. En fonction de la technique spécifique utilisée :
* Filtrage : Suppression du bruit ou des composants indésirables des données.
* Transformation : Modification de la représentation des données, par exemple conversion vers un domaine fréquentiel (par exemple, transformation de Fourier).
* Classement : Attribution de points de données à des catégories prédéfinies.
* Regroupement : Regroupement des points de données en fonction de la similarité.
* Régression : Prédire une valeur continue basée sur les données d'entrée.
* Extraction de fonctionnalités : Sélectionner ou créer des fonctionnalités pertinentes à partir de données brutes.
* Réduction de dimensionnalité : Réduire le nombre de variables dans un ensemble de données tout en préservant les informations importantes.
* Algorithmes d'apprentissage automatique : Utiliser des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données et faire des prédictions. Il s'agit d'une vaste catégorie comprenant de nombreux algorithmes spécifiques (par exemple, arbres de décision, réseaux de neurones, machines à vecteurs de support).
4. Basé sur le domaine :
* Traitement audio : Techniques spécifiques aux signaux audio, comme l'égalisation, la réduction du bruit et la reconnaissance vocale.
* Traitement vidéo : Techniques spécifiques à la vidéo, comme la compression, l'encodage, la détection et le suivi d'objets.
* Traitement du signal biomédical : Techniques spécifiques aux signaux biologiques comme ECG, EEG etc.
* Traitement financier : Techniques d'analyse des données financières, comme l'évaluation des risques et la détection des fraudes.
Il ne s'agit pas d'une liste exhaustive et de nombreuses techniques de traitement se chevauchent et peuvent être classées de plusieurs manières. Les techniques spécifiques utilisées dépendent fortement de l'application et du type de données traitées.
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