Nos liseuses Vivlio rencontrent actuellement des problèmes de synchronisation. Nous faisons tout notre possible pour résoudre ce problème le plus rapidement possible. Toutes nos excuses pour la gêne occasionnée !
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Nos liseuses Vivlio rencontrent actuellement des problèmes de synchronisation. Nous faisons tout notre possible pour résoudre ce problème le plus rapidement possible. Toutes nos excuses pour la gêne occasionnée !
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
23,95 €
+ 47 points
Description
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.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 75
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781108706698
- Date de parution :
- 18-02-21
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 152 mm x 229 mm
- Poids :
- 127 g
