Utilizzare con maggiore frequenza

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Una guida dalla semplice all’analisi di frequenza avanzata: esplorare uno strumento fondamentale ma ampiamente sottoutilizzato nella scienza dei dati

L’analisi di frequenza è estremamente utile in numerosi ambiti. Dall’audio, ai sistemi meccanici, all’elaborazione del linguaggio naturale e all’apprendimento non supervisionato. Per molti scienziati e ingegneri è uno strumento fondamentale, ma per molti data scientist e sviluppatori è appena compreso, se del tutto. Se non conosci l’analisi di frequenza, non preoccuparti, hai appena trovato la tua guida.

A chi è utile? A chiunque lavori con virtualmente qualsiasi segnale, sensore, immagine o modello AI/ML.

Quanto è avanzato questo post? Questo post è accessibile ai principianti e contiene esempi che interesseranno anche gli utenti più avanzati dell’analisi di frequenza. Probabilmente otterrai qualcosa da questo articolo, indipendentemente dal tuo livello di competenza.

Cosa otterrai da questo post? Una comprensione concettuale e matematica delle onde e delle frequenze, una comprensione pratica di come utilizzare questi concetti in Python, alcuni casi d’uso comuni e alcuni casi d’uso più avanzati.

• Robusta previsione delle serie temporali con MLOps su Amazon SageMaker
• Accenture crea una soluzione di Knowledge Assist utilizzando i servizi di intelligenza artificiale generativa su AWS
• Crea un modello di apprendimento automatico per la segmentazione delle colture con i dati di Planet e le capacità geospaziali di Amazon SageMaker.

Nota: Per facilitare la lettura veloce, ho etichettato le sottosezioni come Base, Intermedio e Avanzato. Questo è un articolo lungo progettato per portare qualcuno da zero a eroe. Tuttavia, se hai già esperienza o conoscenze nel dominio delle frequenze, probabilmente puoi dare una scorsa alle sezioni intermedie o passare direttamente agli argomenti avanzati.

Ho anche impostato dei link in modo che tu possa fare clic per navigare avanti e indietro nella tabella dei contenuti

Indice

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1) Il dominio delle frequenze 1.1) I Fondamenti del Dominio delle Frequenze (Base) 1.2) Le Specifiche del Dominio delle Frequenze (Intermedio) 1.3) Un Esempio Semplice in Python (Intermedio)2) Usi Comuni del Dominio delle Frequenze 2.1) De-trending e Elaborazione del Segnale (Intermedio) 2.2) Analisi delle Vibrazioni (Avanzato)3) Usi Avanzati del Dominio delle Frequenze 3.1) Augmentazione dei Dati (Avanzato) 3.2) Incorporamento e Clustering (Avanzato) 3.3) Compressione (Intermedio)4) Concetti Chiave per i Data Scientist5) Sommario