Big Data

· Cambridge University Press
ই-বুক
146
পৃষ্ঠা
রেটিং ও রিভিউ যাচাই করা হয়নি  আরও জানুন

এই ই-বুকের বিষয়ে

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.

ই-বুকে রেটিং দিন

আপনার মতামত জানান।

পঠন তথ্য

স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেট
Android এবং iPad/iPhone এর জন্য Google Play বই অ্যাপ ইনস্টল করুন। এটি আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে অটোমেটিক সিঙ্ক হয় ও আপনি অনলাইন বা অফলাইন যাই থাকুন না কেন আপনাকে পড়তে দেয়।
ল্যাপটপ ও কম্পিউটার
Google Play থেকে কেনা অডিওবুক আপনি কম্পিউটারের ওয়েব ব্রাউজারে শুনতে পারেন।
eReader এবং অন্যান্য ডিভাইস
Kobo eReaders-এর মতো e-ink ডিভাইসে পড়তে, আপনাকে একটি ফাইল ডাউনলোড ও আপনার ডিভাইসে ট্রান্সফার করতে হবে। ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যে তৈরি সহায়তা কেন্দ্রতে দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করে যেসব eReader-এ ফাইল পড়া যাবে সেখানে ট্রান্সফার করুন।