1. Basado en el tipo de datos procesados:
* Procesamiento de imágenes: Técnicas utilizadas para manipular y analizar imágenes digitales. Los ejemplos incluyen filtrado, segmentación, extracción de características y mejora de la imagen.
* Procesamiento de señal: Técnicas utilizadas para analizar y manipular señales, como datos de audio, video y sensor. Los ejemplos incluyen filtrado, transformaciones de Fourier y transformaciones wavelet.
* Procesamiento de texto (procesamiento del lenguaje natural - PNL): Técnicas utilizadas para analizar y manipular datos textuales. Los ejemplos incluyen tokenización, Stemming, etiquetado de parte de voz, análisis de sentimientos y traducción automática.
* Procesamiento numérico: Técnicas utilizadas para realizar cálculos y manipular datos numéricos. Esta es una categoría amplia que abarca muchos métodos matemáticos y estadísticos.
* Procesamiento de flujo de datos: Técnicas diseñadas para manejar flujos de datos continuos de alta velocidad. Los ejemplos incluyen ventanas, agregación y detección de anomalías.
* Procesamiento geoespacial: Técnicas para analizar y manipular datos geoespaciales (datos con coordenadas geográficas). Los ejemplos incluyen proyecciones de mapas, análisis espacial y georreferenciación.
2. Basado en el enfoque de procesamiento:
* Procesamiento de lotes: Los datos se procesan en lotes grandes, a menudo fuera de línea. Esto es eficiente para grandes conjuntos de datos pero tiene una latencia.
* Procesamiento en tiempo real: Los datos se procesan a medida que llega, con un retraso mínimo. Esto es crucial para las aplicaciones que requieren respuestas inmediatas.
* Procesamiento de transmisión: Una variante del procesamiento en tiempo real donde los datos se procesan como una secuencia continua.
* Procesamiento paralelo: Los datos se procesan simultáneamente utilizando múltiples procesadores o núcleos para acelerar el cálculo.
* Procesamiento distribuido: Los datos se procesan en varias computadoras o nodos en una red.
3. Basado en la técnica específica utilizada:
* Filtrado: Eliminar el ruido o los componentes no deseados de los datos.
* Transformación: Cambiar la representación de datos, como la conversión a un dominio de frecuencia (por ejemplo, transformación de Fourier).
* Clasificación: Asignación de puntos de datos a categorías predefinidas.
* Clustering: Agrupación de puntos de datos basados en la similitud.
* regresión: Predicción de un valor continuo basado en datos de entrada.
* Extracción de características: Seleccionar o crear características relevantes a partir de datos sin procesar.
* Reducción de dimensionalidad: Reducción del número de variables en un conjunto de datos al tiempo que preserva información importante.
* Algoritmos de aprendizaje automático: Uso de algoritmos para aprender patrones de datos y hacer predicciones. Esta es una gran categoría que incluye muchos algoritmos específicos (por ejemplo, árboles de decisión, redes neuronales, máquinas de vectores de soporte).
4. Basado en el dominio:
* Procesamiento de audio: Técnicas específicas de señales de audio, como igualación, reducción de ruido y reconocimiento de voz.
* Procesamiento de video: Técnicas específicas de video, como compresión, codificación, detección de objetos y seguimiento.
* Procesamiento de señal biomédica: Técnicas específicas de señales biológicas como ECG, EEG, etc.
* Procesamiento financiero: Técnicas para analizar datos financieros, como la evaluación de riesgos y la detección de fraude.
Esta no es una lista exhaustiva, y muchas técnicas de procesamiento se superponen y se pueden clasificar de múltiples maneras. Las técnicas específicas utilizadas dependen en gran medida de la aplicación y el tipo de datos que se procesan.