Saat ini saya sedang mengerjakan proyek yang pada dasarnya saya butuhkan, seperti yang kita semua lakukan, untuk memahami bagaimana output terkait dengan input . Kekhasan di sini adalah bahwa data diberikan kepada saya satu per satu, jadi saya ingin memperbarui analisis saya setiap kali saya menerima yang baru . Saya percaya ini disebut pemrosesan "on-line", sebagai lawan dari pemrosesan "batch", di mana Anda memiliki semua data yang diperlukan dan melakukan perhitungan Anda menggunakan semua data pada saat yang sama.x ( y , x ) ( y , x )
Jadi saya mencari-cari ide, dan akhirnya saya menyimpulkan bahwa dunia terbagi menjadi tiga:
Bagian pertama adalah tanah statistik dan ekonometrika. Orang di sana melakukan OLS, GLS, variabel instrumen, ARIMA, tes, perbedaan perbedaan, PCA dan yang lainnya. Tanah ini sebagian besar didominasi oleh linearitas dan hanya memproses "batch".
Bagian kedua adalah pulau pembelajaran mesin dan kata-kata lain seperti kecerdasan buatan, pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, jaringan saraf dan SVM. Pemrosesan "batch" dan "on-line" dilakukan di sini.
Bagian ketiga adalah seluruh benua yang baru saja saya temukan, sebagian besar dihuni oleh insinyur listrik, jadi sepertinya. Di sana, orang sering menambahkan kata "filter" ke alat mereka, dan mereka menemukan barang-barang hebat seperti algoritma Widrow-Hoff, kuadrat terkecil rekursif , filter Wiener , filter Kalman , dan mungkin hal-hal lain yang belum saya temukan. Tampaknya mereka melakukan sebagian besar pemrosesan "on-line" karena lebih sesuai dengan kebutuhan mereka.
Jadi pertanyaan saya adalah, apakah Anda memiliki visi global tentang semua ini? Saya mendapat kesan bahwa ketiga bagian dunia ini tidak terlalu banyak bicara satu sama lain. Apakah aku salah? Apakah ada Teori Kesatuan Memahami yang Besar Bagaimana Berkaitan dengan ? Apakah Anda tahu sumber daya di mana dasar teori itu mungkin diletakkan?X
Saya tidak yakin apakah pertanyaan ini benar-benar masuk akal, tetapi saya agak bingung antara semua teori itu. Saya membayangkan jawaban untuk pertanyaan "haruskah saya menggunakan ini atau itu?" akan "itu tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan (dan pada data Anda)". Namun saya merasa ketiga dunia tersebut mencoba menjawab pertanyaan yang sama ( ?) Dan karenanya mungkin untuk memiliki pandangan yang lebih tinggi tentang semua ini, dan sangat memahami apa yang membuat masing-masing teknik menjadi istimewa.