Adattudomány - Időbeli komplexitás, következtetési bizonytalanság és térbeli analitika

Olvasói vélemények

A könyv a matematika, a fizika, a statisztika és a mesterséges intelligencia metszéspontjának összetett, mégis érdekes feltárását nyújtja, különös tekintettel az idődimenziók kiterjesztésére az adattudományban a longitudinális folyamatok esetében. Hangsúlyozza a „kime” vagy komplex idő jelentőségét e folyamatok modellezésében, gyakorlati alkalmazásokat mutat be a biomedicinában és a közgazdaságtanban.

A könyv szilárd matematikai alapokat kínál az adattudományhoz, olyan innovatív fogalmakat mutat be, mint a komplex idő (kime), gyakorlati bemutatókat tartalmaz egy támogató weboldalon, és érdekes alkalmazásokat mutat be különböző területeken.

Olvasása kihívást jelent, és a technikai részletek teljes megértéséhez erős matematikai, fizikai, számítási statisztika és adattudományi háttérre van szükség. A köztes fejezeteket szűkszavúnak jegyzik, ami akadályozhatja a megértést.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Science - Time Complexity, Inferential Uncertainty, and Spacekime Analytics

Könyv tartalma:

Az új információk mennyisége folyamatosan növekszik, gyorsabban, mint amilyen gyorsan képesek vagyunk azokat teljes mértékben értelmezni és felhasználni az emberi tapasztalatok javítása érdekében. Ennek az aszimmetriának a kezelése újszerű és forradalmi tudományos módszereket, valamint hatékony emberi és mesterséges intelligencia interfészeket igényel. Az idő fogalmának a pozitív valós számból a 2D-s komplex időbe (kime) való emelésével ez a könyv feltárja a kapcsolatot a mesterséges intelligencia (AI), az adattudomány és a kvantummechanika között. Az adattudomány új matematikai alapját javasolja, amely a 4D téridő magasabb dimenzióba emelésén alapul, ahol a longitudinális adatok (pl. idősorok) sokaságokként (pl. kime-felületként) ábrázolhatók. Ez az új keret lehetővé teszi innovatív adattudományi elemzési módszerek kifejlesztését a modellalapú és modellmentes tudományos következtetésekhez, a származtatott számítógépes fenotipizáláshoz és a statisztikai előrejelzéshez. A könyv transzdiszciplináris hidat és pragmatikus mechanizmust biztosít a kvantummechanikai elvek, például a részecskék és hullámfüggvények lefordításához olyan adattudományi fogalmakra, mint az adat és a következtetési függvények. Számos megoldásra váró nyitott matematikai problémát, megoldandó technológiai kihívást, valamint teljes körűen kidolgozandó és validálandó számításos statisztikai algoritmusokat tartalmaz.

A Spacekime analitika mechanizmusokat biztosít a nagy mennyiségű, heterogén és folyamatosan nyomon követett, több forrásból származó digitális információ hatékony kezelésére, feldolgozására és értelmezésére. A szerzők számítási módszereket, valószínűségi modell alapú technikákat és analitikus stratégiákat javasolnak a komplex időfázisok (kime irányok) becslésére, közelítésére vagy szimulálására. Ez lehetővé teszi az időben változó adatok, például idősoros megfigyelések átalakítását komplex értékű és kime-indexált felületeket (kime-felületek) reprezentáló magasabb dimenziós sokaságokká. A könyv számos illusztrációt tartalmaz a gazdasági előrejelzésre, a funkcionális agyi aktiváció azonosítására és a nagydimenziós kohorsz-fenotípusok meghatározására alkalmazott modellalapú és modellmentes spacekime-analitikai technikákról. Konkrét esettanulmányi példák közé tartozik a felügyelet nélküli klaszterezés a Michigan Consumer Sentiment Index (MCSI) felhasználásával, a modellalapú következtetés a funkcionális mágneses rezonancia képalkotás (fMRI) adatainak felhasználásával, valamint a modellmentes következtetés a UK Biobank adatarchívumának felhasználásával. Az anyag olyan matematikai, következtetési, számítási és filozófiai témákat tartalmaz, mint a Heisenberg-féle bizonytalansági elv és a nagymintás elmélet alternatív megközelítései, ahol néhány térbeli megfigyelés felerősíthető származtatott, becsült vagy szimulált kime-fázisok sorozatával.

A szerzők kiterjesztik a Newton-Leibniz-féle integrálási és differenciálási számítást a téridő sokaságára, és megvitatják az "idő problémáinak" néhány lehetséges megoldását. A tárgyalás kiterjed a fizika természeti törvényeit leíró klasszikus 4D-s téridő matematikai egyenletek 5D-s téridőbeli megfogalmazására, valamint a téridőbeli analitika statisztikai megfogalmazására Bayes-féle következtetési keretben. A megfigyelt és rögzített digitális információk mennyiségének és összetettségének folyamatos növekedése miatt sürgősen szükség van új adatelemzési stratégiák kidolgozására. A spacekime-analitika egy új adatelemzési megközelítést képvisel, amely mechanizmust biztosít az összetett jelenségek megértéséhez, amelyeket multiplex longitudinális folyamatokként figyelnek meg, és számítással, proxy-mérésekkel követnek. Ez a könyv tudományos kutatók, végzős hallgatók, posztdoktori ösztöndíjasok, mesterséges intelligencia- és gépi tanulási mérnökök, biostatisztikusok, ökonometrikusok és adatelemzők érdeklődésére tarthat számot. Az anyag egy része a filozófusok, futuristák, asztrofizikusok, űrtechnikusok, orvosbiológiai kutatók, egészségügyi szakemberek és a nagyközönség számára is érdekes lehet.