Atualmente, estou em um projeto em que basicamente preciso, como todos nós, entender como a saída está relacionada à entrada . A particularidade aqui é que os dados são fornecidos para mim uma peça de cada vez, portanto, desejo atualizar minha análise sempre que receber um novo . Acredito que isso seja chamado de processamento "on-line", em oposição ao processamento "em lote", onde você tem todos os dados necessários e faz seus cálculos usando todos os dados ao mesmo tempo.x ( y , x ) ( y , x )
Então, procurei por ideias e finalmente cheguei à conclusão de que o mundo está dividido em três:
A primeira parte é a terra da estatística e da econometria. As pessoas fazem OLS, GLS, variáveis de instrumento, ARIMA, testes, diferença de diferenças, PCA e outros enfeites. Esse terreno é predominantemente dominado pela linearidade e faz apenas o processamento em "lote".
A segunda parte é a ilha do aprendizado de máquina e outras palavras como inteligência artificial, aprendizado supervisionado e não supervisionado, redes neurais e SVMs. O processamento "em lote" e "on-line" são feitos aqui.
A terceira parte é um continente inteiro que eu acabei de descobrir, principalmente povoado por engenheiros elétricos, ao que parece. Lá, as pessoas geralmente adicionam a palavra "filtro" às suas ferramentas e inventam coisas excelentes, como o algoritmo Widrow-Hoff, mínimos quadrados recursivos , o filtro Wiener , o filtro Kalman e provavelmente outras coisas que ainda não descobri. Aparentemente, eles fazem principalmente o processamento "on-line", pois ele se adapta melhor às suas necessidades.
Então, minha pergunta é: você tem uma visão global sobre tudo isso? Tenho a impressão de que essas três partes do mundo não falam muito uma com a outra. Estou errado? Existe uma grande teoria unificada do entendimento de como relaciona com ? Você conhece algum recurso onde as bases dessa teoria possam ser estabelecidas?X
Não tenho certeza se essa pergunta realmente faz sentido, mas estou um pouco perdido entre todas essas teorias. Imagino a resposta para a pergunta "devo usar isso ou aquilo?" seria "depende do que você deseja fazer (e dos seus dados)". No entanto, sinto que esses três mundos tentam responder à mesma pergunta ( ?) E, portanto, deve ser possível ter uma visão mais alta de tudo isso e entender profundamente o que torna cada técnica específica.