Big Data
Wolfgang Pietsch
фев. 2021 г. · Cambridge University Press
Е-книга
146
Страници
reportОцените и рецензиите не се потврдени Дознајте повеќе
За е-книгава
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.
Оценете ја е-книгава
Кажете ни што мислите.
Информации за читање
Паметни телефони и таблети
Инсталирајте ја апликацијата Google Play Books за Android и iPad/iPhone. Автоматски се синхронизира со сметката и ви овозможува да читате онлајн или офлајн каде и да сте.
Лаптопи и компјутери
Може да слушате аудиокниги купени од Google Play со користење на веб-прелистувачот на компјутерот.
Е-читачи и други уреди
За да читате на уреди со е-мастило, како што се е-читачите Kobo, ќе треба да преземете датотека и да ја префрлите на уредот. Следете ги деталните упатства во Центарот за помош за префрлање на датотеките на поддржани е-читачи.
