Howtosignalprocessing
- Le traitement du signal fait-il partie de la science des données?
- Le traitement des données est-il le même que la science des données?
- Le traitement du signal est-il toujours pertinent?
- Quelle est la différence entre le traitement du signal et l'apprentissage automatique?
Le traitement du signal fait-il partie de la science des données?
L'interaction de la science des données et de la technologie avec le monde est via le traitement du signal: détecter, transcoder, comprendre et générer des signaux dépendants du temps et dépendants de l'espace dans le sens le plus large. Cela comprend les signaux dans les médias optiques, électriques, acoustiques, chimiques, biologiques, textuels et sociaux.
Le traitement des données est-il le même que la science des données?
Le traitement des données se produit lorsque les données sont collectées et traduites en informations utilisables. Habituellement effectué par un data scientist ou une équipe de scientifiques des données, il est important que le traitement des données soit effectué correctement dans le but de ne pas affecter négativement le produit final ou la sortie de données.
Le traitement du signal est-il toujours pertinent?
Le traitement du signal analogique est toujours pertinent pour de nombreuses applications du monde réel et est toujours la première étape même lors de l'échantillonnage et de la discrétisation du signal pour un traitement numérique supplémentaire.
Quelle est la différence entre le traitement du signal et l'apprentissage automatique?
Nous voyons que l'apprentissage automatique peut faire ce que le traitement du signal peut, mais a une complexité intrinsèquement plus élevée, avec l'avantage d'être généralisable à différents problèmes. Les algorithmes de traitement du signal sont optimaux pour le travail en termes de complexité, mais sont spécifiques aux problèmes particuliers qu'ils résolvent.
