DSP 和机器学习的目的都是将输入信号/数据集转换为更有意义的信息。这可能是，

• 从录音中去除噪音
• 图像中人脸的位置
• 图像中对象的分类
• ETC

我看到的主要区别在于，在 DSP 中，变换是由工程师设计的。工程师将选择一组提供所需输出的信号处理操作。这种选择以经验为指导，并从实验结果中得到验证。

在机器学习中，转换是学习的。通常，这需要一组具有已知输出的训练信号，系统将在这些信号上优化其变换。工程师仍然必须选择可以复制所需转换的机器学习架构。

通常这两者会结合在一起。无论如何，DSP 是一种机器学习——机器学习部分是由人类完成的，而测试集是它们存在的总和。

目前，数据科学和 DSP 之间的一个区别似乎在于关于在较低晶体管数量和/或能量水平下计算效率的文献数量。一个装满几千瓦水冷的 GPU 内核的机架可以找到许多不同的应用，而不是使用助听器电池“提取有意义的结果”的小东西。

另一个区别是，一些定义明确的问题具有简洁的数学封闭式 DSP 解决方案，不需要大量数据集进行训练，甚至需要更多测试。

在对问题进行微小编辑时，我查看了标签，发现到目前为止，这里只有一个标签包含data: data-request。

我认为信号处理和图像分析领域非常复杂。几乎每个人（我的祖母也是如此）对什么是化学家、生物学家都有一定的了解。在我那个时代，向我的家人解释信号处理的含义是ASIC的一大难题。我必须解释什么是传感器，以及数字信号是如何组成的。然后，在失去耐心之后，我会说我处理 mp3 和 photoshop。然后大家都明白了，可是我所谓的科学一下子就消失了。

信号处理和图像分析是复合的。但不相似。他们从不同的其他领域借鉴。除了对低级效率的兴趣之外，我相信 DSP 的很大一部分致力于或多或少的结构化数据，目的是提取或多或少的“构造”特征。

数据科学是另一个总称，它包含的内容甚至超过了后者。从维基页面：

[它吸取]数学、统计学、信息科学和计算机科学等广泛领域的许多领域，包括信号处理、概率模型、机器学习、统计学习、数据挖掘、数据库、数据工程、模式识别和学习、可视化、预测分析、不确定性建模、数据仓库、数据压缩、计算机编程、人工智能和高性能计算。

因为它很时尚，因为随着社交媒体的出现，人们现在知道有数据了。声音、信号和图像已不再是“一些数据”。几乎每个人都知道数据是什么：位，非结构化。或不。

这很有趣：很多人（过去）要求我定义一个信号，没有人问我数据是什么（而这个问题更基本）。

每个人都产生数据，而很少人产生信号。时机成熟了。随着数据类型越来越多、结构化程度越来越低，要提取的特征变得越来越少“构建”，越来越少“低维”和手工制作，并与机器学习交互。

现在，深度学习中使用的一些特征没有通常的特征设计那么精细，而巨大的人工标记数据弥补了这一点。

我看到并尝试编写的 DSP 代码的条件执行结构（if语句）通常比 AI 代码少得多。