Bewertung:
Das Buch bietet eine komplexe und doch faszinierende Erforschung der Schnittmenge von Mathematik, Physik, Statistik und künstlicher Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf der Erweiterung der Zeitdimensionen in der Datenwissenschaft für Längsschnittprozesse liegt. Es unterstreicht die Bedeutung von „Kime“ oder komplexer Zeit bei der Modellierung dieser Prozesse, mit praktischen Anwendungen in der Biomedizin und Wirtschaft.
Vorteile:Das Buch bietet eine solide mathematische Grundlage für die Datenwissenschaft, stellt innovative Konzepte wie die komplexe Zeit (kime) vor, enthält praktische Demonstrationen auf einer unterstützenden Website und zeigt interessante Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
Nachteile:Das Buch ist anspruchsvoll zu lesen und erfordert einen soliden Hintergrund in Mathematik, Physik, Computerstatistik und Datenwissenschaft, um die technischen Details vollständig zu erfassen. Die Zwischenkapitel werden als knapp bezeichnet, was das Verständnis erschweren kann.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Data Science - Time Complexity, Inferential Uncertainty, and Spacekime Analytics
Die Menge an neuen Informationen nimmt ständig zu, und zwar schneller als unsere Fähigkeit, sie vollständig zu interpretieren und zu nutzen, um die menschlichen Erfahrungen zu verbessern. Der Umgang mit dieser Asymmetrie erfordert neue und revolutionäre wissenschaftliche Methoden und effektive Schnittstellen zwischen Mensch und künstlicher Intelligenz. Indem das Konzept der Zeit von einer positiven reellen Zahl auf eine komplexe 2D-Zeit (kime) übertragen wird, stellt dieses Buch eine Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz (AI), Datenwissenschaft und Quantenmechanik her. Es schlägt eine neue mathematische Grundlage für die Datenwissenschaft vor, die auf der Anhebung der 4D-Raumzeit auf eine höhere Dimension beruht, in der longitudinale Daten (z. B. Zeitreihen) als Mannigfaltigkeiten (z. B. Kime-Flächen) dargestellt werden. Dieser neue Rahmen ermöglicht die Entwicklung innovativer datenwissenschaftlicher Analysemethoden für modellbasierte und modellfreie wissenschaftliche Schlussfolgerungen, abgeleitete rechnerische Phänotypisierung und statistische Prognosen. Das Buch bietet eine transdisziplinäre Brücke und einen pragmatischen Mechanismus, um quantenmechanische Prinzipien, wie Teilchen und Wellenfunktionen, in datenwissenschaftliche Konzepte, wie Daten und Inferenzfunktionen, zu übersetzen. Es enthält viele offene mathematische Probleme, die noch gelöst werden müssen, technologische Herausforderungen, die angegangen werden müssen, und Algorithmen für die computergestützte Statistik, die erst noch vollständig entwickelt und validiert werden müssen.
Spacekime-Analysen bieten Mechanismen zur effektiven Handhabung, Verarbeitung und Interpretation großer, heterogener und kontinuierlich erfasster digitaler Informationen aus verschiedenen Quellen. Die Autoren schlagen Berechnungsmethoden, auf Wahrscheinlichkeitsmodellen basierende Techniken und analytische Strategien vor, um die komplexen Zeitphasen (Kime-Richtungen) zu schätzen, anzunähern oder zu simulieren. Auf diese Weise können zeitlich veränderliche Daten, wie z. B. Zeitreihenbeobachtungen, in höherdimensionale Mannigfaltigkeiten umgewandelt werden, die komplexwertige und kime-indizierte Oberflächen (kime-surfaces) darstellen. Das Buch enthält viele Illustrationen von modellbasierten und modellfreien Raumkime-Analysetechniken, die auf Wirtschaftsprognosen, die Identifizierung funktioneller Gehirnaktivierung und die hochdimensionale Kohortenphänotypisierung angewendet werden. Zu den konkreten Fallbeispielen gehören unüberwachtes Clustering unter Verwendung des Michigan Consumer Sentiment Index (MCSI), modellbasierte Inferenz unter Verwendung von Daten der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) und modellfreie Inferenz unter Verwendung des UK Biobank-Datenarchivs. Das Material umfasst mathematische, schlussfolgernde, rechnerische und philosophische Themen wie die Heisenbergsche Unschärferelation und alternative Ansätze zur Theorie der großen Stichprobe, bei der einige wenige Raumzeitbeobachtungen durch eine Reihe von abgeleiteten, geschätzten oder simulierten Kime-Phasen verstärkt werden können.
Die Autoren erweitern die Newton-Leibnizsche Integrations- und Differenzierungsrechnung auf die Raumzeit-Mannigfaltigkeit und erörtern mögliche Lösungen für einige der "Probleme der Zeit". Außerdem werden 5D-Raumzeitformulierungen klassischer mathematischer 4D-Raumzeitgleichungen, die die Naturgesetze der Physik beschreiben, sowie die statistische Artikulation von Raumzeitanalysen in einem Bayes'schen Schlussfolgerungsrahmen behandelt. Die stetige Zunahme des Volumens und der Komplexität der beobachteten und aufgezeichneten digitalen Informationen macht die Entwicklung neuartiger Strategien zur Datenanalyse dringend erforderlich. Die Spacekime-Analytik stellt einen neuen datenanalytischen Ansatz dar, der einen Mechanismus zum Verständnis zusammengesetzter Phänomene bietet, die als multiplexe longitudinale Prozesse beobachtet und rechnerisch durch Proxy-Maßnahmen verfolgt werden. Dieses Buch könnte für Akademiker, Doktoranden, Postdocs, Ingenieure für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Biostatistiker, Ökonometriker und Datenanalysten von Interesse sein. Einige der Inhalte könnten auch für Philosophen, Futuristen, Astrophysiker, Techniker der Raumfahrtindustrie, biomedizinische Forscher, Mediziner und die breite Öffentlichkeit von Interesse sein.
| ISBN: | 9783110697803 |
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| Verlag: | |
| Untertitel: | Time Complexity, Inferential Uncertainty, and Spacekime Analytics |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 489 |
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