تجسم اطلاعات
تجزیه و تحلیل داده ها، بخشی ضروری از تمام تحقیقات کاربردی و حل مسئله در صنعت است. اساسی ترین رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از: تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار سطح، نقشه درخت، نمودار مختصات موازی، و غیره)، آمار ( آزمون فرضیه ، رگرسیون ، PCA ، و غیره)، داده کاوی ( تداعی کاوی ، و غیره) و روش های یادگیری ماشین (خوشه بندی ، طبقه بندی ، درخت تصمیم و غیره). ). در میان این رویکردها، تجسم اطلاعات، یا تجزیه و تحلیل داده های بصری، بیشترین تکیه بر مهارت های شناختی تحلیل گران انسانی دارد و امکان کشف بینش های عملی بدون ساختار را فراهم می کند که تنها توسط تخیل و خلاقیت انسان محدود می شود. تحلیلگر، نیازی به یادگیری هیچ روش پیچیده ای ندارد تا بتواند تجسم داده ها را تفسیر کند. همچنین، تجسم اطلاعات یک طرح تولید فرضیه است که می تواند انجام شود و معمولاً با تجزیه و تحلیل تحلیلی یا رسمی تر، مانند آزمون فرضیه های آماری دنبال می شود.
توانایی شنیداری رایانه
از آنجا که سیگنال‌های صوتی توسط سیستم گوش-مغز انسان تفسیر می شوند ، بنابراین مکانیسم پیچیده ادراکی باید به نوعی در نرم‌افزار تحت عنوان "گوش دادن به ماشین" شبیه سازی شود. به عبارت دیگر ، برای عملکرد معادل و هم‌سطح با انسان ، رایانه باید محتوای صوتی را همانطور که انسان می‌شنود، بشنود و درک کند. تجزیه و تحلیل صوتی به طور دقیق شامل ترکیب کردن چندین موضوع است: مهندسی برق (تجزیه و تحلیل طیف صوتی ، فیلتر کردن و تبدیل صدا). هوش‌مصنوعی (یادگیری ماشین و دسته‌بندی صدا)؛ روان آکوستیک (درک کردن صدا) ؛ علوم شناختی (علوم اعصاب و هوش‌مصنوعی) ؛ آکوستیک (فیزیک تولید صدا) ؛ و موسیقی (هارمونی ، ریتم ، و تنبور). علاوه بر این، تغییرات صوتی مانند تغییر گام، طولانی‌تر شدن از لحاظ زمانی و فیلتر کردن صوتی اشیا، نیز باید از نظر موسیقیایی و ادراک معنی‌دار باشند. برای نتایج بهتر، این تحولات نیاز به درک ادراکی‌ای از مدلهای طیفی ، استخراج ویژگیهای سطح بالا و عمیق و تحلیل / سنتز صدا دارد. درنهایت، برای ساختاردهی و کدگذاری محتوای یک فایل صوتی (صدا و فراداده) می‌توان از روش‌های فشرده سازی کارآمد بهره ببرد ، که اطلاعات نامفهوم و غیر قابل شنیدن در صدا را دور می‌اندازد. مدلهای محاسباتی موسیقی و درک صدا و شناخت آن می توانند منجر به نمایش معنادارتر ، تغییرات دیجیتالی بصری و تولید صدا و موسیقی در رابط های موسیقی انسان-ماشین شوند.