Pytanie FFT dotyczy sieci neuronowych / nadzorowanych modeli uczenia się

1. W jaki sposób przetwarzanie sygnału jest związane z uczeniem maszynowym?
2. Czy przetwarzanie sygnału jest głębokie uczenie się?

W jaki sposób przetwarzanie sygnału jest związane z uczeniem maszynowym?

Przetwarzanie sygnału i uczenie maszynowe mogą być stosowane jako techniki ortogonalne, w których wiedza domeny jest używana z klasycznym przetwarzaniem sygnału w celu uzyskania reprezentacji sygnałowych, które są dostosowane do uczenia maszynowego.

Czy przetwarzanie sygnału jest głębokie uczenie się?

Przetwarzanie sygnału to gałąź inżynierii elektrycznej, która modeluje i analizuje reprezentacje danych zdarzeń fizycznych. Jest podstawą cyfrowego świata. A teraz przetwarzanie sygnałów zaczyna tworzyć fale w głębokim uczeniu się.