情報量とデジタル化

イントロ

標本化、量子化、符号化の順序を中心にする

デジタル化は、連続的な情報を一定間隔で取り出し、段階的な値にし、0と1で表せる符号へ変える流れである。画像、音声、文字がデータになる仕組みを知らないと、容量、解像度、符号化、圧縮の意味が読めないからです。

定義

教科書では: デジタル化は、連続的な情報を一定間隔で取り出し、段階的な値にし、0と1で表せる符号へ変える流れである。
言いかえると: デジタル化は、連続的な情報を一定間隔で取り出し、段階的な値にし、0と1で表せる符号へ変える流れである。ここではアナログ、デジタル、標本化、量子化、符号化、文字コード、情報量、圧縮の入口を扱います。音声・画像処理の詳細、エントロピー計算、圧縮アルゴリズムまでは追わず、アナログとデジタルを分けます。仕事で見かけたときは、アナログの目的を先に言えるか確認します。

手順

例

場面: 音声を一定間隔で測り、近い段階の値に丸め、ビット列として保存する例
順に考えると: この場面では、まずアナログが何を助けるかを確認します。次にデジタルとの違いを見て、デジタル化の問題は、いつ測るか、どの段階にするか、どう符号にするかを見る。音声・画像処理の詳細、エントロピー計算、圧縮アルゴリズムまでは追わず、役割を一文で説明できれば十分です。この確認をすると、似た用語が並んだ問題でも目的から選びやすくなります。
ここが結論: アナログとデジタルを分けると、デジタル化の問題は、いつ測るか、どの段階にするか、どう符号にするかを見る。

注意

確認

Q1

情報量とデジタル化で最も大切な見方はどれですか。

まとめ

AIは人の知的な判断をまねたり支援したりする技術の総称で、機械学習ではデータから規則性を学び、未知の入力に対して推論する。