Howtosignalprocessing
- Le traitement du signal est-il un apprentissage en profondeur?
- Quelle est la différence entre le traitement du signal et l'apprentissage automatique?
- Le traitement du signal est-il toujours pertinent?
- La PNL est-elle considérée comme un apprentissage en profondeur?
Le traitement du signal est-il un apprentissage en profondeur?
Le traitement du signal est une branche du génie électrique qui modélise et analyse les représentations des données des événements physiques. C'est au cœur du monde numérique. Et maintenant, le traitement du signal commence à faire des vagues dans l'apprentissage en profondeur.
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.
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.
La PNL est-elle considérée comme un apprentissage en profondeur?
Non. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur n'utilisent en aucun cas la PNL. La PNL signifie traitement du langage naturel et fait référence à la capacité des ordinateurs à traiter le texte et à analyser le langage humain. Deep Learning fait référence à l'utilisation de réseaux de neurones multicouches dans l'apprentissage automatique.
