Анализ данных в науке и технике

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из области машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в науке и технике, которые позволяют применять анализ больших данных к изучению разнообразных систем: турбулентность, климатология, нейрофизиология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы.
Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.

Об авторах:
Стивен Л. Брайтон — доцент факультета общего машиностроения в Вашингтонском университете. Сотрудник отделения прикладной математики и науки о данных Института eScience. Область научных интересов охватывает применение науки о данных и машинного обучения к динамическим системам и управлению в области гидрогазодинамики, биомеханики, оптики, энергетических систем и производства. Автор двух учебников, лауреат премии ВВС США для молодых ученых.
Дж. Натан Куц — профессор прикладной математики Вашингтонского университета. Старший научный сотрудник отделения науки о данных в Институте eScience. Область научных интересов охватывает сложные системы и анализ данных, применение методов машинного обучения к динамическим системам и управлению в разнообразных приложениях. Автор двух учебников, лауреат премии Boeing за отличное преподавание прикладной математики, а также премии CAREER Национального научного фонда США.