«Используйте чаще»

«Пользуйтесь чаще»

Руководство от простого до продвинутого частотного анализа: исследование важного инструмента, который широко подзанимаем в области науки о данных

Частотный анализ чрезвычайно полезен во множестве областей. От звука до механических систем, от обработки естественного языка до обучения без учителя. Для многих ученых и инженеров это важный инструмент, но для многих ученых данных и разработчиков он едва ли понятен, если вообще. Если вы ничего не знаете о частотном анализе, не волнуйтесь, вы только что нашли свое руководство.

Для кого это полезно? Для всех, кто работает с любым сигналом, датчиком, изображением или моделью искусственного интеллекта/машинного обучения.

Насколько продвинут этот пост? Этот пост доступен для начинающих и содержит примеры, которые будут интересны даже самым продвинутым пользователям частотного анализа. Вы скорее всего получите что-то от этой статьи независимо от вашего уровня навыков.

Что вы получите из этого поста? Концептуальное и математическое понимание волн и частот, практическое понимание того, как применять эти концепции на языке Python, некоторые распространенные случаи использования и некоторые более сложные случаи использования.

• Поиск похожести для вложения революционный подход в анализе данных
• Создайте модель машинного обучения сегментации урожая с использованием данных Planet и геопространственных возможностей Amazon SageMaker.
• Интеллектуальная обработка документов с использованием сервисов искусственного интеллекта AWS и Amazon Bedrock

Примечание: Чтобы помочь вам просматривать, я пометил подразделы как Основы, Промежуточный и Продвинутый. Эта длинная статья предназначена для того, чтобы привести кого-то от нуля до героя. Однако, если у вас уже есть образование или опыт в области частотного диапазона, вы можете просмотреть промежуточные разделы или сразу перейти к продвинутым темам.

Я также настроил ссылки, чтобы вы могли щелкнуть, чтобы перейти к таблице содержания и обратно

Содержание

Щелкните ссылки, чтобы перейти к конкретным разделам

1) Частотный диапазон 1.1) Основы частотного диапазона (базовые) 1.2) Детали частотного диапазона (промежуточный) 1.3) Простой пример на Python (промежуточный)2) Распространенные применения частотного диапазона 2.1) Устранение тренда и обработка сигнала (промежуточный) 2.2) Анализ вибрации (продвинутый)3) Продвинутое использование частотного диапазона 3.1) Аугментация данных (продвинутый) 3.2) Эмбеддинг и кластеризация (продвинутый) 3.3) Сжатие (промежуточный)4) Ключевые моменты для ученых данных5) Резюме