Big Data
Wolfgang Pietsch
feb. 2021 · Cambridge University Press
Rafbók
146
Síður
reportEinkunnir og umsagnir eru ekki staðfestar Nánar
Um þessa rafbók
Big Data and methods for analyzing large data sets such as machine learning have in recent times deeply transformed scientific practice in many fields. However, an epistemological study of these novel tools is still largely lacking. After a conceptual analysis of the notion of data and a brief introduction into the methodological dichotomy between inductivism and hypothetico-deductivism, several controversial theses regarding big data approaches are discussed. These include, whether correlation replaces causation, whether the end of theory is in sight and whether big data approaches constitute entirely novel scientific methodology. In this Element, I defend an inductivist view of big data research and argue that the type of induction employed by the most successful big data algorithms is variational induction in the tradition of Mill's methods. Based on this insight, the before-mentioned epistemological issues can be systematically addressed.
Gefa þessari rafbók einkunn.
Segðu okkur hvað þér finnst.
Upplýsingar um lestur
Snjallsímar og spjaldtölvur
Settu upp forritið Google Play Books fyrir Android og iPad/iPhone. Það samstillist sjálfkrafa við reikninginn þinn og gerir þér kleift að lesa með eða án nettengingar hvar sem þú ert.
Fartölvur og tölvur
Hægt er að hlusta á hljóðbækur sem keyptar eru í Google Play í vafranum í tölvunni.
Lesbretti og önnur tæki
Til að lesa af lesbrettum eins og Kobo-lesbrettum þarftu að hlaða niður skrá og flytja hana yfir í tækið þitt. Fylgdu nákvæmum leiðbeiningum hjálparmiðstöðvar til að flytja skrár yfir í studd lesbretti.
