Прогнозное моделирование — это способ создания математических моделей, которые используются для прогнозирования вероятности наступления будущих событий или результатов, основываясь на имеющихся данных о прошлых событиях. Прогнозное моделирование имеет давнюю историю и развивалось в течение многих веков. Однако точная дата или период зарождения прогнозного моделирования не могут быть однозначно указаны, так как его основные принципы и алгоритмы постепенно развивались со временем. Еще в древности люди пытались предсказывать будущие события, используя различные подходы и интуитивные методы.
Первые известные примеры использования прогнозного моделирования относятся к древним цивилизациям, таким как Древний Египет и Вавилонское царство, где астрономы использовали наблюдения за звездами и планетами для создания техники прогнозирования погоды и времени года. Они заметили, что последовательные наблюдения за движением звезд и планет позволяют прогнозировать будущие изменения и составлять календари. В различных культурах существовали также методы предсказания будущего на основе сновидений, визуальных знаков или пророчеств.
Становление науки и статистики в XVIII и XIX веках имело существенное влияние на развитие прогнозного моделирования. В этот период были разработаны ключевые методы и принципы, которые сформировали основу для современных прогнозных моделей.
Одним из важных событий тех лет было появление статистического анализа. Ученые начали собирать и систематически анализировать данные для изучения различных явлений и процессов. Это привело к разработке методов статистической обработки данных и статистического вывода.
В конце XVIII века немецкий статистик и политэконом Карл Фридрих Гаусс внес значительный вклад в развитие статистики, введя методы анализа и интерпретации данных. Его работа включала различные статистические методы, такие как метод наименьших квадратов, который был использован для аппроксимации и прогнозирования данных.
В XIX веке статистика стала еще более развитой и получила широкое признание. Ключевой вклад в развитие прогнозного моделирования привнесла работа английского математика и статистика Френсиса Гальтона. Он проводил исследования по измерению взаимосвязи между различными переменными, такими как рост и наследственность, и ввел понятие корреляции для измерения степени связи между двумя переменными. На основании собственного анализа зависимости между ростом отцов и ростом их сыновей Гальтон предложил метод регрессии, который позволял анализировать связь между зависимыми и независимыми переменными и использовать эту связь для прогнозирования будущих значений. Это стало основой для разработки регрессионного анализа, который является одним из ключевых инструментов в прогнозном моделировании.
Классификация и корреляция являются важными статистическими методами, которые также развивались в XIX веке.
Важный вклад в развитие классификации был внесен бельгийским математиком и статистиком Адольфом Кетле в середине XIX века. Он использовал статистические методы для изучения социальных явлений и предложил концепцию «среднего человека» (l’homme moyen). Однако он не разработал формальную систему классификации. Впоследствии, другие ученые и статистики внесли свой вклад в развитие классификации.
Говоря о корреляции, здесь уместно вспомнить о человеке, с которым Гальтон работал долгие годы бок о бок. Это Карл Пирсон, который был выдающимся математиком и биографом Гальтона. Пирсон дальше развивал математический аппарат для вычисления корреляции. Это привело к созданию широко известного сегодня коэффициента корреляции Пирсона.
Также в конце XIX — начале XX веков активно выстраивается математический аппарат теории вероятностей, которая является важным инструментом для моделирования случайных явлений и прогнозирования. Важный вклад в развитие теории вероятностей связан с именами русских математиков – Пафнутия Чебышева, Александра Ляпунова, Андрея Маркова, которые решили ряд общих задач по теории вероятностей. Чебышев получил формулировку закона больших чисел в весьма общей форме, также сформулировал центральную предельную теорему для сумм независимых случайных величин. Ляпунов ввел метод характеристических функций в учение о предельных теоремах теории вероятностей. Марков существенно продвинул исследования предшественников благодаря разработке математической теории цепей Маркова. Эта теория стала фундаментальным инструментом для моделирования случайных процессов и нашла широкое применение во многих областях, включая статистику и искусственный интеллект.
Несмотря на активную работу ученых, математиков и статистов, заложивших в XVIII и XIX веках фундамент для развития прогнозного моделирования, техническая составляющая процесса построения прогнозных моделей оставалась на относительно низком уровне. Ученым приходилось проводить вычисления вручную, используя математические таблицы и формулы. Расчеты могли быть довольно сложными и трудоемкими, требующими много времени и усилий.
Математические таблицы, такие как логарифмические таблицы и таблицы тригонометрических функций, были распространены и использовались для выполнения различных математических операций. Математики искали значения функций, выполняли арифметические действия и решали уравнения, опираясь на эти таблицы.
Кроме таблиц использовались различные методы ручного счета, чтобы выполнить необходимые вычисления. Ученые использовали карандаши, ручки, бумагу и другие инструменты для записи и расчетов. Например, для построения графиков или графического представления данных они могли использовать линейки, компасы и другие инструменты для рисования и измерения.
Счетные машины, такие как различные типы арифмометров, также были разработаны и использовались для облегчения математических вычислений. Эти механические устройства позволяли автоматизировать некоторые арифметические операции и сокращали время, затрачиваемое на ручной счет.
Таким образом, в XVIII и XIX веках прогнозное моделирование в значительной степени осуществлялось при помощи ручного счета, математических таблиц и счетных устройств. В связи с этим процесс был очень трудоемким, кропотливым и занимал много времени.
Однако во второй половине XX века начинается цифровая революция, которая представляет собой быстрое развитие и проникновение информационных технологий во все сферы деятельности, что приводит к революционным изменениям в сфере обработки и использования данных. Этот период характеризуется резким увеличением мощности вычислительных устройств, улучшением их производительности и доступностью для широкой аудитории.
В результате цифровой революции вычислительные устройства стали доступными для большого числа пользователей. Ранее они были ограничены по стоимости и могли использоваться только в научных и военных целях. Однако с развитием технологий и массового производства компьютеров и персональных устройств, их стоимость снизилась, и более широкий круг людей смог позволить себе такую покупку. Это способствовало распространению и использованию компьютеров в различных областях, включая прогнозное моделирование.
В связи с этим стали появляться различные программы и инструменты, которые выполняли специфическую функцию, например предобработку выборки, отбор признаков, выбор модели и т. д. Это требовало от исследователей и аналитиков обширных знаний и умений в различных программных средах.
Однако технологический процесс не стоит на месте, и с развитием автоматизированного машинного обучения (AutoML) появились интегрированные платформы и инструменты, которые объединяют все этапы моделирования в единый рабочий процесс. Это позволяет упростить и автоматизировать процесс моделирования, минимизируя необходимость в специализированных программах и знаниях. Теперь исследователи могут сосредоточиться на основных аспектах моделирования, а платформы AutoML обеспечивают автоматическую обработку данных, выбор наилучших моделей и оптимизацию процесса.
Таким образом, прогнозное моделирование развивалось на протяжении длительного времени, и его история тесно связана с развитием науки, статистики, компьютерных технологий и методов машинного обучения.
