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推动AI革命的十大统计学思想



如果你曾经试过和Siri进行愉快地对话,或者用网上的某个流行的小程序合成过一幅文艺复兴风格的自画像,那么你已经和深度学习进行过互动了。深度学习是一种形式的人工智能,它可以从海量数据中提取模式并做出预测。尽管深度学习和人工智能这些术语早已家喻户晓,但推动这场革命的统计学突破却鲜为人知。近日,哥伦比亚大学的统计学教授Andrew Gelman和芬兰阿尔托大学的计算机科学教授Aki Vehtari在一篇精彩的综述论文中,整理了过去50年里最重要的统计学思想的一份清单,很多思想后来都发展出了一个重要的子领域。

当然他们特别指出,总结整理这些研究工作,绝不意味着其他那些没有入选的其他类似研究不重要。更值得强调的是,科学是循序渐进的。这里挑选了过去半个世纪中10份最具代表性的文献,包括论文和书籍,按照时间顺序排列。或许你可以从中窥见统计学为计算机革命注入的力量。




















#创作团队:选题:AI-HZXZ原文作者:Kim Martineau / Columbia University News二次策划:AI-XL编译:原理实习生 Deer 静桑 甸邑 陈陌 holic 辰依 陈依铭编辑:AI-XL视觉设计:AI-吕毛尖#参考来源:https://news.columbia.edu/news/top-10-ideas-statistics-aihttps://wiki-offline.jakearchibald.com/wiki/Exploratory_data_analysis#Overviewhttps://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/eda.htmhttps://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1990.10476213https://www.jstor.org/stable/2951620https://infovis-wiki.net/wiki/Data-Ink_Ratio#Definitionshttps://books.google.com/books/about/The_Grammar_of_Graphics.html?id=_kRX4LoFfGQChttps://www.jstor.org/stable/2346178https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdfhttps://www.sohu.com/a/240858699_117959https://www.nature.com/articles/nature14539#图片来源:封面来源:Pexel原理实习生计划创作者简介







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