Știința datelor - complexitatea timpului, incertitudinea inferențială și analiza spațială

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o explorare complexă, dar intrigantă, a intersecției dintre matematică, fizică, statistică și inteligență artificială, concentrându-se în special pe extinderea dimensiunilor temporale în știința datelor pentru procesele longitudinale. Ea subliniază importanța „kime” sau a timpului complex în modelarea acestor procese, cu aplicații practice demonstrate în biomedicină și economie.

Cartea oferă o bază matematică solidă pentru știința datelor, introduce concepte inovatoare precum timpul complex (kime), include demonstrații practice pe un site web de sprijin și prezintă aplicații interesante în diverse domenii.

Este dificil de citit și necesită o pregătire solidă în matematică, fizică, statistică computațională și știința datelor pentru a înțelege pe deplin detaliile tehnice. Capitolele intermediare sunt considerate laconice, ceea ce poate îngreuna înțelegerea.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Cantitatea de informații noi este în continuă creștere, mai rapid decât capacitatea noastră de a le interpreta pe deplin și de a le utiliza pentru a îmbunătăți experiențele umane. Abordarea acestei asimetrii necesită metode științifice noi și revoluționare și interfețe eficiente de inteligență umană și artificială. Prin ridicarea conceptului de timp de la un număr real pozitiv la un timp complex 2D (kime), această carte descoperă o legătură între inteligența artificială (AI), știința datelor și mecanica cuantică. Cartea propune un nou fundament matematic pentru știința datelor, bazat pe ridicarea spațiu-timpului 4D la o dimensiune superioară, în care datele longitudinale (de exemplu, seriile de timp) sunt reprezentate sub formă de mulțimi (de exemplu, suprafețe kime). Acest nou cadru permite dezvoltarea de metode analitice inovatoare în domeniul științei datelor pentru inferența științifică bazată pe modele și fără modele, fenotiparea calculată derivată și prognoza statistică. Cartea oferă o punte transdisciplinară și un mecanism pragmatic de transpunere a principiilor mecanicii cuantice, cum ar fi particulele și funcțiile de undă, în concepte ale științei datelor, cum ar fi datele și funcțiile de inferență. Cartea include multe probleme matematice deschise care trebuie încă rezolvate, provocări tehnologice care trebuie abordate și algoritmi statistici computaționali care trebuie complet dezvoltați și validați.

Analizele Spacekime oferă mecanisme pentru gestionarea, prelucrarea și interpretarea eficientă a informațiilor digitale mari, eterogene și urmărite în mod continuu din surse multiple. Autorii propun metode de calcul, tehnici bazate pe modele de probabilitate și strategii analitice pentru estimarea, aproximarea sau simularea fazelor temporale complexe (direcții kime). Acest lucru permite transformarea datelor variabile în timp, cum ar fi observațiile seriilor de timp, în mulțimi mai înalt-dimensionale reprezentând suprafețe cu valori complexe și indexate cu kime (suprafețe kime). Cartea include numeroase ilustrații ale tehnicilor analitice spacekime bazate pe modele și fără modele aplicate previziunilor economice, identificării activării funcționale a creierului și fenotipării cohortelor înalt-dimensionale. Exemplele de studii de caz specifice includ gruparea nesupravegheată folosind indicele Michigan Consumer Sentiment Index (MCSI), inferența bazată pe model folosind date de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) și inferența fără model folosind arhiva de date UK Biobank. Materialul include subiecte matematice, inferențiale, computaționale și filosofice, cum ar fi principiul incertitudinii Heisenberg și abordări alternative ale teoriei eșantioanelor mari, în care câteva observații spațiu-timp pot fi amplificate printr-o serie de kime-faze derivate, estimate sau simulate.

Autorii extind calculul de integrare și diferențiere Newton-Leibniz la multiplul spacekime și discută posibile soluții la unele dintre "problemele timpului". Lucrările includ, de asemenea, formulări 5D spacekime ale ecuațiilor matematice clasice 4D spacetime care descriu legile naturale ale fizicii, precum și articularea statistică a analizelor spacekime într-un cadru de inferență bayesiană. Creșterea constantă a volumului și complexității informațiilor digitale observate și înregistrate determină nevoia urgentă de a dezvolta noi strategii de analiză a datelor. Analiza Spacekime reprezintă o nouă abordare analitică a datelor, care oferă un mecanism de înțelegere a fenomenelor compuse care sunt observate ca procese longitudinale multiplex și urmărite computațional prin măsuri proxy. Această carte poate fi de interes pentru cercetătorii universitari, studenții absolvenți, bursierii postdoctorali, inginerii din domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, biostatisticienii, econometriștii și analiștii de date. De asemenea, o parte din material ar putea interesa filosofii, futuriștii, astrofizicienii, tehnicienii din industria spațială, cercetătorii biomedicali, practicienii din domeniul sănătății și publicul larg.