1. Op basis van het type gegevens dat wordt verwerkt:

* Beeldverwerking: Technieken die worden gebruikt om digitale beelden te manipuleren en analyseren. Voorbeelden zijn onder meer filteren, segmentatie, functie-extractie en beeldverbetering.

* Signaalverwerking: Technieken die worden gebruikt om signalen, zoals audio-, video- en sensorgegevens, te analyseren en te manipuleren. Voorbeelden zijn onder meer filteren, Fourier-transformaties en wavelet-transformaties.

* Tekstverwerking (Natuurlijke Taalverwerking - NLP): Technieken die worden gebruikt om tekstuele gegevens te analyseren en te manipuleren. Voorbeelden hiervan zijn tokenisatie, stammen, tagging van spraakgedeelten, sentimentanalyse en automatische vertaling.

* Numerieke verwerking: Technieken die worden gebruikt om berekeningen uit te voeren en numerieke gegevens te manipuleren. Dit is een brede categorie die veel wiskundige en statistische methoden omvat.

* Gegevensstroomverwerking: Technieken die zijn ontworpen om continue datastromen met hoge snelheid te verwerken. Voorbeelden zijn onder meer venstering, aggregatie en detectie van afwijkingen.

* Geospatiale verwerking: Technieken voor het analyseren en manipuleren van georuimtelijke gegevens (gegevens met geografische coördinaten). Voorbeelden hiervan zijn kaartprojecties, ruimtelijke analyse en georeferentie.

2. Op basis van de verwerkingsaanpak:

* Batchverwerking: Gegevens worden in grote batches verwerkt, vaak offline. Dit is efficiënt voor grote datasets, maar heeft een latentie.

* Realtime verwerking: Gegevens worden verwerkt zodra ze binnenkomen, met minimale vertraging. Dit is van cruciaal belang voor toepassingen die onmiddellijke reacties vereisen.

* Streamingverwerking: Een variant van real-time verwerking waarbij gegevens als een continue stroom worden verwerkt.

* Parallelle verwerking: Gegevens worden gelijktijdig verwerkt met behulp van meerdere processors of kernen om de berekening te versnellen.

* Gedistribueerde verwerking: Gegevens worden verwerkt over meerdere computers of knooppunten in een netwerk.

3. Gebaseerd op de specifieke gebruikte techniek:

* Filteren: Ruis of ongewenste componenten uit gegevens verwijderen.

* Transformatie: Het wijzigen van de weergave van gegevens, zoals het converteren naar een frequentiedomein (bijvoorbeeld Fourier-transformatie).

* Classificatie: Gegevenspunten toewijzen aan vooraf gedefinieerde categorieën.

* Clustering: Gegevenspunten groeperen op basis van gelijkenis.

* Regressie: Voorspellen van een continue waarde op basis van invoergegevens.

* Functie-extractie: Het selecteren of creëren van relevante features uit ruwe data.

* Dimensionaliteitsreductie: Het aantal variabelen in een dataset verminderen met behoud van belangrijke informatie.

* Machine Learning-algoritmen: Algoritmen gebruiken om patronen uit data te leren en voorspellingen te doen. Dit is een uitgebreide categorie die veel specifieke algoritmen omvat (bijvoorbeeld beslissingsbomen, neurale netwerken, ondersteuningsvectormachines).

4. Gebaseerd op het domein:

* Audioverwerking: Technieken die specifiek zijn voor audiosignalen, zoals egalisatie, ruisonderdrukking en spraakherkenning.

* Videoverwerking: Technieken die specifiek zijn voor video, zoals compressie, codering, objectdetectie en tracking.

* Biomedische signaalverwerking: Technieken die specifiek zijn voor biologische signalen zoals ECG, EEG enz.

* Financiële verwerking: Technieken voor het analyseren van financiële gegevens, zoals risicobeoordeling en fraudedetectie.

Dit is geen uitputtende lijst en veel verwerkingstechnieken overlappen elkaar en kunnen op meerdere manieren worden gecategoriseerd. De specifieke technieken die worden gebruikt, zijn sterk afhankelijk van de toepassing en het type gegevens dat wordt verwerkt.