Cuốn sách này khám phá cách học sâu (deep learning) nâng cao các phương pháp thống kê cho việc kiểm định giả thuyết, ước lượng điểm, tối ưu hóa, diễn giải và các khía cạnh khác. Nó chứng minh một cách độc đáo việc tận dụng học sâu để cải thiện các phương pháp thống kê truyền thống, thể hiện hiệu suất vượt trội của chúng trong các ứng dụng thực tiễn. Mỗi chủ đề bao gồm kiến ​​thức nền tảng thiết yếu, giải thích phương pháp rõ ràng và minh họa mã R chi tiết thông qua các nghiên cứu trường hợp. Điều này cho phép người đọc trực tiếp áp dụng các phương pháp này vào các thách thức của riêng họ và dễ dàng điều chỉnh các nguyên tắc cơ bản cho các vấn đề liên quan. Cuốn sách này đi sâu vào suy luận thống kê, giới thiệu các chiến lược nâng cao cho việc kiểm định giả thuyết và ước lượng điểm. Những phương pháp đổi mới này kết hợp khéo léo cả trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho các trường hợp mà các giải pháp phân tích tối ưu truyền thống khó tìm hoặc không tồn tại. Một ví dụ điển hình về tác động thực tế của chúng là trong các thử nghiệm lâm sàng thích ứng, nơi các phương pháp tính toán này có thể dễ dàng được triển khai để tối ưu hóa thiết kế và kết quả thử nghiệm. Tác giả tiếp tục khám phá những lợi ích đa diện của các phương pháp thống kê được hỗ trợ bởi học sâu, vượt ra ngoài hiệu quả thống kê đơn thuần. Nó nêu bật các tính năng quan trọng như bảo vệ tính toàn vẹn, đảm bảo độ tin cậy của kết quả; hiệu quả tính toán, cho phép phân tích nhanh hơn và có khả năng mở rộng hơn; và khả năng diễn giải, ngày càng quan trọng đối với việc truyền đạt minh bạch các phát hiện phức tạp trong thống kê hiện đại. Phần này khuyến khích người đọc xem xét một phạm vi rộng hơn các cải tiến cho các phương pháp thống kê mới, tập trung vào các thuộc tính nâng cao tính hữu ích thực tiễn và tầm quan trọng xã hội của chúng. Cuối cùng, người đọc được cung cấp một phân tích phê bình về những hạn chế và mối quan ngại tiềm ẩn liên quan đến các phương pháp được trình bày trong các chương trước. Quan trọng hơn, nó không chỉ xác định những vấn đề này mà còn đưa ra các phương pháp giảm thiểu mang tính xây dựng. Điều này trang bị cho người đọc các kỹ thuật thiết yếu để bảo vệ các phương pháp dựa trên AI bằng chuyên môn khoa học của họ, đảm bảo việc ứng dụng có trách nhiệm và hợp lệ các công cụ tính toán mạnh mẽ này trong các lĩnh vực khoa học và thực tiễn đa dạng. Cuốn sách này là một nguồn tài liệu quý giá cho sinh viên, người hành nghề và nhà nghiên cứu tích hợp các kỹ thuật thống kê và khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tiễn có tác động lớn.

Abstract:

This book explores how deep learning enhances statistical methods for hypothesis testing, point estimation, optimization, interpretability, and other aspects. It uniquely demonstrates the use of deep learning to improve traditional statistical techniques, showcasing their superior performance in real-world applications. Each topic covers essential background knowledge, clear methodological explanations, and detailed R code illustrations via case studies. This enables readers to directly apply these methods to their own challenges and easily adapt the underlying principles to related problems. The book delves into statistical inference, introducing advanced strategies for hypothesis testing and point estimation. These innovative methods skillfully combine artificial and human intelligence, offering robust solutions for scenarios where optimal analytical solutions are elusive or non-existent. A prime example of their practical impact is found in adaptive clinical trials, where these computational methods can be readily implemented to optimize trial design and outcomes. The author further explores the multifaceted benefits of deep learning-enhanced statistical methods, extending beyond mere statistical efficiency. Key features highlighted include integrity protection, ensuring result reliability; computational efficiency, e