On statistics, computation and scal

On statistics, computation and scalability
MICHAEL I. JORDAN
Department of Statistics and Department of EECS, University of California, Berkeley, CA,
USA. E-mail: [e-mail]; url: www.cs.berkeley.edu/˜jordan
How should statistical procedures be designed so as to be scalable computationally to the massive
datasets that are increasingly the norm? When coupled with the requirement that an answer to
an inferential question be delivered within a certain time budget, this question has significant
repercussions for the field of statistics. With the goal of identifying “time-data tradeoffs,” we
investigate some of the statistical consequences of computational perspectives on scability, in
particular divide-and-conquer methodology and hierarchies of convex relaxations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถิติ คำนวณ และขยับI. ไมเคิลจอร์แดนวิชาสถิติและภาควิชาของ EECS มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ CAสหรัฐอเมริกา อีเมล์: [e-mail]; url: www.cs.berkeley.edu/ ˜jordanวิธีควรกระบวนงานทางสถิติถูกออกแบบมาเพื่อปรับสเกล computationally จะตัวใหญ่ได้หรือไม่datasets ที่ขึ้นปกติหรือไม่ เมื่อควบคู่กับความต้องการที่คำตอบคำถามที่ชัดเจนพอจะจัดส่งภายในกำหนดเวลางบประมาณ คำถามนี้ได้อย่างมีนัยสำคัญร้ายในด้านสถิติ โดยมีเป้าหมายเพื่อระบุ "ยืนยันข้อมูลเวลา เราตรวจสอบบางส่วนของผลกระทบทางสถิติของคำนวณมุมใน scability ในวิธีการแบ่ง และพิชิตเฉพาะและลำดับชั้นของ relaxations นูน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถิติการคำนวณและ scalability
ไมเคิลจอร์แดน I.
ภาควิชาสถิติและกรม EECS มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียเบิร์กลีย์, แคลิฟอร์เนีย,
สหรัฐอเมริกา E-mail: [e-mail]; url: www.cs.berkeley.edu/~jordan
วิธีวิธีการทางสถิติที่ควรได้รับการออกแบบเพื่อที่จะขยายขีดความสามารถในการคำนวณขนาดใหญ่
ชุดข้อมูลที่มีมากขึ้นบรรทัดฐาน? เมื่อคู่กับความต้องการที่คำตอบของ
คำถามที่อนุมานถูกส่งภายในเวลางบประมาณบางคำถามนี้อย่างมีนัยสำคัญมี
ผลกระทบสำหรับเขตข้อมูลสถิติ โดยมีเป้าหมายในการระบุ "ความสมดุลเวลาข้อมูล" เรา
ตรวจสอบบางส่วนของผลกระทบทางสถิติของมุมมองในการคำนวณ scability ใน
โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแบ่งและพิชิตวิธีการและลำดับชั้นของ relaxations นูน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติการคำนวณและไมเคิลจอร์แดน (
.
ภาควิชาสถิติและกรม eecs มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ , แคลิฟอร์เนีย , สหรัฐอเมริกา [e-mail] E-mail :
; URL : www.cs . Berkeley . edu / ˜จอร์แดน
อย่างไร วิธีการทางสถิติถูกออกแบบมาเพื่อให้สามารถปรับขนาดให้ใหญ่ computationally
ข้อมูลที่มากขึ้น ปกติ ?เมื่อบวกกับความต้องการที่คำตอบเป็นคำถามเชิง

ส่งภายในงบประมาณ เวลา ที่แน่นอน คำถามนี้มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ
สำหรับสาขาสถิติ มีเป้าหมายในการระบุ " เวลา tradeoffs ข้อมูล " เรา
ตรวจสอบบางส่วนของผลกระทบทางสถิติของการคำนวณในมุมมอง scability ใน
โดยเฉพาะแบ่งและพิชิตวิธีการลำดับชั้นของนูน เป็นการผสมผสานระหว่างศิลปะ .