Supercomputer e Intelligenza Artificiale L'intelligenza artificiale è ancora piuttosto rudimentale, ma Mentre Dongarra pensa che i supercomputer plasmeranno il futuro dell'intelligenza artificiale , come "E l'intelligenza artificiale è presente al livello del cinque o del 10 percento che li aumenta e aiuta "Tutti stanno saltando un po' la pistola quando si tratta di intelligenza artificiale", dice. L'intelligenza artificiale sarà una parte pratica dei carichi di lavoro, ma cambierà.

La previsione delle serie temporali è un'area importante dell'apprendimento automatico che viene spesso trascurata. È importante perché ci sono così tanti problemi di previsione che coinvolgono una componente temporale. Questi problemi vengono trascurati perché è questa componente temporale che rende i problemi delle serie temporali più difficili da gestire. In questo post scoprirai la previsione delle serie temporali. Dopo aver letto questo post, saprai: Definizioni standard di serie temporali, analisi di serie temporali e previsioni di serie temporali. Le componenti importanti da considerare nei dati delle serie temporali. Esempi di serie temporali per rendere concreta la tua comprensione. Cosa sono le Serie temporali? Un normale set di dati di apprendimento automatico è una raccolta di osservazioni. Per esempio: osservazione #1 osservazione #2 osservazione #3 Il tempo gioca un ruolo nei normali set di dati di apprendimento automatico. Vengono fatte previsioni per nuovi dati quando l'esito effettivo potrebbe non essere noto fino a una data futura. Il futuro viene previsto, ma tutte le osservazioni precedenti vengono quasi sempre trattate allo stesso modo. Un set di dati di serie temporali è diverso. Le serie temporali aggiungono un'esplicita dipendenza dall'ordine tra le osservazioni: una dimensione temporale. Questa dimensione aggiuntiva è sia un vincolo che una struttura che fornisce una fonte di informazioni aggiuntive. Una serie temporale è una sequenza di osservazioni prese in sequenza nel tempo. Per esempio: Tempo #1, osservazione Tempo #2, osservazione Tempo #3, osservazione Descrivere vs. prevedere Abbiamo obiettivi diversi a seconda che siamo interessati a comprendere un set di dati o fare previsioni. La comprensione di un set di dati, chiamato analisi delle serie temporali , può aiutare a fare previsioni migliori, ma non è necessario e può comportare un grande investimento tecnico in tempo e competenze non direttamente allineati con il risultato desiderato, ovvero prevedere il futuro. Nella modellazione descrittiva, o analisi delle serie temporali, una serie storica viene modellata per determinarne le componenti in termini di modelli stagionali, tendenze, relazioni con fattori esterni e simili. … Al contrario, la previsione delle serie temporali utilizza le informazioni in una serie temporale (magari con informazioni aggiuntive) per prevedere i valori futuri di quella serie Analisi delle serie temporali Quando si utilizza la statistica classica, la preoccupazione principale è l'analisi delle serie temporali. L'analisi delle serie temporali implica lo sviluppo di modelli che catturino o descrivano al meglio una serie temporale osservata al fine di comprendere le cause sottostanti. Questo campo di studio cerca il " perché " dietro un set di dati di serie temporali. Ciò comporta spesso l'elaborazione di ipotesi sulla forma dei dati e la scomposizione delle serie temporali in componenti costitutive. La qualità di un modello descrittivo è determinata da quanto bene descrive tutti i dati disponibili e dall'interpretazione che fornisce per informare meglio il dominio del problema. L'obiettivo principale dell'analisi delle serie temporali è sviluppare modelli matematici che forniscano descrizioni plausibili da dati campione Previsione di serie temporali Fare previsioni sul futuro è chiamato estrapolazione nella classica gestione statistica dei dati delle serie temporali. I campi più moderni si concentrano sull'argomento e si riferiscono ad esso come previsione di serie temporali. La previsione implica l'adattamento dei modelli ai dati storici e il loro utilizzo per prevedere le osservazioni future. I modelli descrittivi possono prendere in prestito per il futuro (ad esempio per attenuare o rimuovere il rumore), cercano solo di descrivere al meglio i dati. Una distinzione importante nella previsione è che il futuro è completamente indisponibile e deve essere stimato solo da ciò che è già accaduto. Lo scopo dell'analisi delle serie temporali è generalmente duplice: comprendere o modellare i meccanismi stocastici che danno origine a una serie osservata e prevedere o prevedere i valori futuri di una serie sulla base della storia di quella serie L'abilità di un modello di previsione delle serie temporali è determinata dalle sue prestazioni nel prevedere il futuro. Questo spesso va a scapito della possibilità di spiegare perché è stata fatta una previsione specifica, gli intervalli di confidenza e una comprensione ancora migliore delle cause alla base del problema. Componenti principali delle serie temporali L'analisi delle serie temporali fornisce un insieme di tecniche per comprendere meglio un set di dati. Forse il più utile di questi è la scomposizione di una serie temporale in 4 parti : Livello . Il valore della linea di base per la serie se fosse una linea retta. Tendenza . Il comportamento opzionale e spesso lineare in aumento o diminuzione delle serie nel tempo. Stagionalità . I modelli o cicli di comportamento ripetuti facoltativi nel tempo. Rumore . La variabilità opzionale nelle osservazioni che non può essere spiegata dal modello. Tutte le serie temporali hanno un livello, la maggior parte ha un rumore e l'andamento e la stagionalità sono facoltativi. Le caratteristiche principali di molte serie temporali sono le tendenze e le variazioni stagionali... un'altra caratteristica importante della maggior parte delle serie temporali è che le osservazioni ravvicinate nel tempo tendono ad essere correlate (dipendenti in serie) Si può pensare che questi componenti costitutivi si combinino in qualche modo per fornire le serie temporali osservate. Ad esempio, possono essere sommati per formare un modello come segue: y = livello + trend + stagionalità + rumore È possibile fare ipotesi su queste componenti sia nel comportamento che nel modo in cui sono combinate, il che consente di modellarle utilizzando metodi statistici tradizionali. Questi componenti possono anche essere il modo più efficace per fare previsioni sui valori futuri, ma non sempre. Nei casi in cui questi metodi classici non si traducono in prestazioni efficaci, questi componenti possono comunque essere concetti utili e persino input per metodi alternativi. Previsione nelle Serie Temporali di cosa preoccuparsi? Quando si effettuano previsioni, è importante capire il proprio obiettivo. Usa il metodo Socratico e fai molte domande per aiutarti a ingrandire le specifiche del tuo problema di modellazione predittiva . Per esempio: Quanti dati hai a disposizione e riesci a raccoglierli tutti insieme? Più dati sono spesso più utili, offrendo maggiori opportunità per l'analisi esplorativa dei dati, il test e l'ottimizzazione del modello e la fedeltà del modello. Qual è l'orizzonte temporale delle previsioni richiesto? A breve, medio o lungo termine? Orizzonti temporali più brevi sono spesso più facili da prevedere con maggiore sicurezza. Le previsioni possono essere aggiornate frequentemente nel tempo o devono essere fatte una volta e rimanere statiche? L'aggiornamento delle previsioni man mano che nuove informazioni diventano disponibili si traduce in previsioni più accurate. Con quale frequenza temporale sono richieste le previsioni? Spesso le previsioni possono essere fatte a frequenze più basse o più alte, consentendo di sfruttare il downsampling e l'upsampling dei dati, che a loro volta possono offrire vantaggi durante la modellazione. I dati delle serie temporali spesso richiedono pulizia, ridimensionamento e persino trasformazione. Per esempio: Frequenza . Forse i dati sono forniti a una frequenza troppo alta per essere modellati o sono distanziati in modo non uniforme nel tempo che richiede il ricampionamento per l'uso in alcuni modelli. Valori anomali . Forse ci sono valori anomali corrotti o estremi che devono essere identificati e gestiti. Mancante . Forse ci sono lacune o dati mancanti che devono essere interpolati o imputati. Spesso i problemi delle serie temporali sono in tempo reale e forniscono continuamente nuove opportunità di previsione. Ciò aggiunge un'onestà alla previsione delle serie temporali che elimina rapidamente le ipotesi sbagliate, gli errori nella modellazione e tutti gli altri modi in cui potremmo essere in grado di ingannare noi stessi. Esempi di previsione di serie temporali C'è un'offerta quasi infinita di problemi di previsione delle serie temporali. Di seguito sono riportati 10 esempi da una serie di settori per rendere più concrete le nozioni di analisi e previsione delle serie temporali. Prevedere se un tracciato EEG in secondi indica che un paziente sta avendo una crisi o meno. Previsione del prezzo di chiusura di un'azione ogni giorno. Previsione del tasso di natalità in tutti gli ospedali di una città ogni anno. Previsione delle vendite di prodotti in unità vendute ogni giorno per un negozio. Previsione del numero di passeggeri attraverso una stazione ferroviaria ogni giorno. Previsione della disoccupazione per uno stato ogni trimestre. Previsione della domanda di utilizzo su un server ogni ora. Previsione della dimensione della popolazione di conigli in uno stato ogni stagione riproduttiva. Previsione del prezzo medio della benzina in una città ogni giorno. Mi aspetto che sarai in grado di mettere in relazione uno o più di questi esempi con i tuoi problemi di previsione delle serie temporali che vorresti affrontare. Conclusione In questo post, hai scoperto la previsione delle serie temporali. Nello specifico hai imparato: Informazioni sui dati delle serie temporali e sulla differenza tra l'analisi delle serie temporali e la previsione delle serie temporali. I componenti costitutivi in ​​cui una serie storica può essere scomposta durante l'esecuzione di un'analisi. Esempi di problemi di previsione di serie temporali per rendere concrete queste idee. Hai domande sulla previsione delle serie temporali o su questo post? Fai le tue domande nei commenti qui sotto.

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Ci abbiamo riflettuto un po' e abbiamo trovato le 5 caratteristiche di quello che crediamo definisca un data scientist di successo. Quali sono alcune delle caratteristiche intrinseche del data scientist di successo? Quelle che accompagnano il data scientist alla professione vera e propria o quelle che possono essere sviluppate dopo aver raggiunto la professione? Ecco le cinque caratteristiche che ci sono venute in mente che aiutano a distinguere il data scientist dalle altre professioni e ti aiutano a definire una carriera di successo. Premettiamo questo facendo notare che tutti i ruoli di data scientist sono diversi, ma hanno tutti alcuni fili di collegamento comuni . Data Scientists di successo 1) Mentalità di analisi predittiva La mentalità dell'analisi predittiva è una delle principali caratteristiche distintive del data scientist, forse più di ogni altra. È l'unica caratteristica distintiva? Certo che no . Avrebbe dovuto essere utilizzato in un diagramma di flusso per separare il data scientist da tutte le altre occupazioni? A posteriori, no, probabilmente no . I data scientist eseguono analisi predittive? Assolutamente SI . Anche i non data scientist? Certo . Non è solo l'applicazione dell'analisi predittiva in situazioni particolari; è una mentalità. E non è solo una mentalità analitica (meno quella predittiva ), ma pensa sempre a come potremmo essere in grado di sfruttare ciò che già sappiamo per scoprire ciò che ancora non sappiamo. Ciò suggerisce che la predizione è parte integrante dell'equazione. I data scientist non hanno solo in mente la previsione, ma, a nostro avviso, lavorare all'interno di questa mentalità è una delle caratteristiche che definiscono il ruolo e che molte altre professioni, legate ai dati o meno, non condividono. Altri che condividono questa caratteristica probabilmente lo collocano più in basso nell'elenco di quelli valutati per la professione in questione. Data Scientists di successo 2) Curiosità Cercare di usare ciò che sappiamo per scoprire ciò che non sappiamo non è abbastanza, ovviamente. I data scientist devono avere una curiosità su di loro che altri ruoli non devono necessariamente avere (nota che non ho detto che altri non hanno assolutamente questa curiosità). La curiosità è quasi il rovescio della medaglia della mentalità dell'analisi predittiva: mentre la mentalità dell'analisi predittiva sta cercando di risolvere X con Y , la curiosità determinerà in primo luogo cosa sia Y. "Come possiamo aumentare le vendite?" "Perché il tasso di abbandono è più alto in alcuni mesi che in altri?" "Perché questo deve essere fatto così ? " "Cosa succede se facciamo da X a Y?" "Come interviene X in quello che succede qui?" "Ci abbiamo provato...?" E così via... Se mentre analizzi i tuoi dati non ti viene spontaneo farti certe domande, molto probabilmente quei dati o quel progetto non ti entusiasmano così tanto. È necessaria una curiosità naturale per essere un utile scienziato dei dati, fine della storia. Se sei il tipo di persona che si sveglia la mattina e passa l'intera giornata senza pensare troppo e senza domandarsi continuamente il perchè di certi eventi, a qualsiasi livello, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 3) Pensiero sistemico Ecco un pezzo di filosofia che colpisce duramente: il mondo è un luogo complesso. Tutto è connesso in qualche modo, ben oltre l'ovvio, il che porta a strati su strati di complessità del mondo reale. I sistemi complessi interagiscono con altri sistemi complessi per produrre sistemi complessi aggiuntivi propri, e così va fino alla fine dell'universo. Questo gioco di complessità va oltre il semplice riconoscimento del quadro generale: dove si inserisce questo quadro generale nel quadro più ampio, e così via? Ma questo non è solo filosofico. Questa rete infinita di complessità del mondo reale è riconosciuta dai data scientist. Sono interessati a sapere tutto sulle interazioni rilevanti, latenti o meno, mentre affrontano i loro problemi. Cercano elementi noti , incogniti e sconosciuti dipendenti dalla situazione , comprendendo che qualsiasi cambiamento potrebbe avere conseguenze indesiderate altrove. È compito dello scienziato dei dati sapere quanto più possibile sui loro sistemi rilevanti e sfruttare la loro curiosità e la loro mentalità analitica predittiva per tenere conto del maggior numero possibile di operazioni e interazioni di questi sistemi, al fine di mantenerli funzionanti senza intoppi anche quando sono ottimizzato. Se non sei in grado di capire perché nessuna persona è in grado di spiegare completamente come funziona l'economia, la scienza dei dati non fa per te. Data Scientists di successo 4) Creatività Ora siamo arrivati ​​alla nostra caratteristica caratteristica di "pensare fuori dagli schemi". Incoraggiamo tutti a farlo? Certo che lo facciamo. Ma non intendo allo stesso modo qui. Ricorda che i data scientist non lavorano da soli; lavoriamo con tutti i tipi di ruoli diversi e incontriamo tutti i tipi di esperti di domini diversi nei nostri viaggi. Questi esperti di domini hanno modi particolari di guardare ai loro domini particolari, anche quando pensano fuori dagli schemi. In qualità di data scientist, con un insieme unico di abilità e un particolare tipo di mentalità puoi affrontare i problemi dall'esterno vedendo cose che gli esperti di quel dominio non vedono. Puoi essere il nuovo paio di occhi che guarda un problema sotto una nuova luce, a condizione, ovviamente, che tu capisca il problema abbastanza bene. La tua creatività ti aiuterà a evocare nuove idee e prospettive per farlo. Questo non è per sminuire gli esperti di dominio; in effetti, è il contrario. Noi data scientist siamo il loro supporto e, portando un insieme di competenze addestrate a fare ciò che facciamo, siamo (si spera) in grado di portare una nuova prospettiva nel nostro ruolo di supporto per contribuire agli esperti di dominio in grado di eccellere in ciò che fanno . Questa nuova prospettiva sarà guidata dal pensiero creativo del data scientist, una creatività che, se abbinata alla curiosità, porterà a essere in grado di porre domande e cercare risposte. Certo, abbiamo bisogno delle competenze tecniche, statistiche e aggiuntive per poter dare seguito a queste domande, ma queste competenze sono inutili se non abbiamo la creatività per pensare a modi interessanti e non ovvi per poter indagare e infine fornire risposte. Questo è il motivo per cui i data scientist devono essere intrinsecamente creativi. Data Scientists di successo 5) Comunicazione Tutti devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli altri, indipendentemente dalla loro posizione nella vita. I data scientist non sono diversi. Ma anche oltre a ciò, i data scientist spesso devono tenersi per mano quando spiegano il loro lavoro ad altre parti interessate che potrebbero non essere completamente immerse nell'Universo dell'Analisi Statistica e della programmazione di Modelli. Un data scientist deve essere in grado di narrare a qualcuno come è arrivato dai dati del punto A a delle risposte per il punto B, anche se quel qualcuno ha poca idea di cosa siano, esattamente, uno di questi punti . In parole povere, lo storytelling è essere in grado di raccontare una narrazione realistica da alcuni dati e dal tuo processo analitico: come siamo passati da questo a questo . Questo non si limita a dichiarare semplicemente i fatti; lo scienziato dei dati deve vedere dove si inserisce lo stakeholder nell'equazione e rendere rilevante il viaggio narrativo, magari con elementi visivi utili o altri oggetti di scena per aiutare a chiudere il proverbiale accordo. Questa narrazione non è come la narrazione di fantasia; è più come "spiegare fantasia" o fornire una spiegazione intuitiva su misura per l'ascoltatore. Non racconteresti una storia di Stephen King a un bambino di cinque anni prima di coricarsi, proprio come non approfondiresti una narrativa secca e prolissa sulle metriche della catena di approvvigionamento a qualcuno che lavora nella ricerca e sviluppo. Sii consapevole del tuo pubblico. Anche questa narrazione non è di natura persuasiva; è esplicativa. Non siamo politici dei dati, siamo scienziati dei dati . Non ne viene mai niente di buono dagli scienziati che travisano le statistiche per piegare gli altri alla loro volontà. Lascia che siano i funzionari eletti. Spero che questo abbia contribuito a dipingere un quadro ricco di quelle che riteniamo essere caratteristiche importanti di un data scientist di successo. Ti auguriamo di riuscire a sviluppare tutte queste skill mentre prosegui nella tua carriera.