Nauka o danych - złożoność czasowa, niepewność wnioskowania i analiza kosmiczna

Opinie czytelników

Książka zapewnia złożoną, ale intrygującą eksplorację skrzyżowania matematyki, fizyki, statystyki i sztucznej inteligencji, koncentrując się w szczególności na rozszerzeniu wymiarów czasowych w nauce o danych dla procesów podłużnych. Podkreśla znaczenie „kime” lub złożonego czasu w modelowaniu tych procesów, z praktycznymi zastosowaniami zademonstrowanymi w biomedycynie i ekonomii.

Książka oferuje solidne podstawy matematyczne dla nauki o danych, wprowadza innowacyjne koncepcje, takie jak czas złożony (kime), zawiera praktyczne demonstracje na pomocniczej stronie internetowej i prezentuje interesujące zastosowania w różnych dziedzinach.

Lektura książki jest trudna i wymaga solidnego przygotowania z zakresu matematyki, fizyki, statystyki obliczeniowej i nauki o danych, aby w pełni zrozumieć szczegóły techniczne. Rozdziały pośrednie są oznaczone jako zwięzłe, co może utrudniać zrozumienie.

(na podstawie 2 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Ilość nowych informacji stale rośnie, szybciej niż nasza zdolność do ich pełnej interpretacji i wykorzystania w celu poprawy ludzkich doświadczeń. Rozwiązanie tej asymetrii wymaga nowatorskich i rewolucyjnych metod naukowych oraz skutecznych interfejsów między człowiekiem a sztuczną inteligencją. Podnosząc pojęcie czasu z dodatniej liczby rzeczywistej do dwuwymiarowego czasu złożonego (kime), książka ta odkrywa związek między sztuczną inteligencją (AI), nauką o danych i mechaniką kwantową. Proponuje ona nową matematyczną podstawę dla nauki o danych opartą na podniesieniu czasoprzestrzeni 4D do wyższego wymiaru, w którym dane podłużne (np. szeregi czasowe) są reprezentowane jako rozmaitości (np. powierzchnie kime). Te nowe ramy umożliwiają rozwój innowacyjnych metod analitycznych nauki o danych dla wnioskowania naukowego opartego na modelach i bez modeli, pochodnego obliczonego fenotypowania i prognozowania statystycznego. Książka stanowi transdyscyplinarny pomost i pragmatyczny mechanizm przekładania zasad mechaniki kwantowej, takich jak cząstki i funkcje falowe, na koncepcje nauki o danych, takie jak dane i funkcje wnioskowania. Zawiera wiele otwartych problemów matematycznych, które wciąż wymagają rozwiązania, wyzwań technologicznych, z którymi należy się zmierzyć, oraz algorytmów statystyki obliczeniowej, które muszą zostać w pełni opracowane i zweryfikowane.

Analityka Spacekime dostarcza mechanizmów do efektywnej obsługi, przetwarzania i interpretowania dużych, heterogenicznych i stale śledzonych informacji cyfrowych z wielu źródeł. Autorzy proponują metody obliczeniowe, techniki oparte na modelach prawdopodobieństwa i strategie analityczne w celu oszacowania, przybliżenia lub symulacji złożonych faz czasowych (kierunków kime). Pozwala to na przekształcanie zmiennych w czasie danych, takich jak obserwacje szeregów czasowych, w wielowymiarowe płaszczyzny reprezentujące złożone powierzchnie o indeksie kime (kime-surfaces). Książka zawiera wiele ilustracji opartych na modelach i bezmodelowych technik analitycznych spacekime stosowanych do prognozowania ekonomicznego, identyfikacji funkcjonalnej aktywacji mózgu i wielowymiarowego fenotypowania kohortowego. Konkretne przykłady studiów przypadku obejmują nienadzorowane grupowanie przy użyciu indeksu nastrojów konsumentów Michigan (MCSI), wnioskowanie oparte na modelu przy użyciu danych funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) oraz wnioskowanie bez modelu przy użyciu archiwum danych UK Biobank. Materiał obejmuje zagadnienia matematyczne, wnioskowanie, obliczenia i tematy filozoficzne, takie jak zasada nieoznaczoności Heisenberga i alternatywne podejścia do teorii dużych próbek, w których kilka obserwacji czasoprzestrzeni można wzmocnić za pomocą serii wyprowadzonych, oszacowanych lub symulowanych faz kime.

Autorzy rozszerzają rachunek całkowy i różniczkowy Newtona-Leibniza na płaszczyznę czasoprzestrzeni i omawiają możliwe rozwiązania niektórych "problemów czasu". Obejmuje to również sformułowanie w przestrzeni 5D klasycznych równań matematycznych opisujących naturalne prawa fizyki w przestrzeni 4D, a także statystyczne ujęcie analizy przestrzeni w ramach wnioskowania bayesowskiego. Stały wzrost objętości i złożoności obserwowanych i rejestrowanych informacji cyfrowych napędza pilną potrzebę opracowania nowych strategii analizy danych. Spacekime analytics reprezentuje jedno z nowych podejść do analizy danych, które zapewnia mechanizm zrozumienia złożonych zjawisk, które są obserwowane jako multipleksowe procesy podłużne i śledzone obliczeniowo za pomocą miar zastępczych. Książka ta może być interesująca dla naukowców akademickich, studentów, doktorantów, inżynierów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, biostatystyków, ekonometryków i analityków danych. Niektóre z materiałów mogą również trafić do filozofów, futurystów, astrofizyków, techników przemysłu kosmicznego, badaczy biomedycznych, lekarzy i ogółu społeczeństwa.