Big Data
Wolfgang Pietsch
2/2021 · Cambridge University Press
E‑kniha
146
Počet strán
reportHodnotenia a recenzie nie sú overené Ďalšie informácie
Táto e‑kniha
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.
Ohodnoťte túto elektronickú knihu
Povedzte nám svoj názor.
Informácie o dostupnosti
Smartfóny a tablety
Nainštalujte si aplikáciu Knihy Google Play pre Android a iPad/iPhone. Automaticky sa synchronizuje s vaším účtom a umožňuje čítať online aj offline, nech už ste kdekoľvek.
Laptopy a počítače
Audioknihy zakúpené v službe Google Play môžete počúvať prostredníctvom webového prehliadača v počítači.
Čítačky elektronických kníh a ďalšie zariadenia
Ak chcete tento obsah čítať v zariadeniach využívajúcich elektronický atrament, ako sú čítačky e‑kníh Kobo, musíte stiahnuť príslušný súbor a preniesť ho do svojho zariadenia. Pri prenose súborov do podporovaných čítačiek e‑kníh postupujte podľa podrobných pokynov v centre pomoci.
