哲学とデータサイエンス-データについて深く考える

『哲学とデータサイエンス-データの深層を考える』

第2部：認識論

この記事を読んだ後、何千年もの深い思考についての実践的な理解を持つことで、データサイエンティストとしての日常業務に応用できることを願っています。

これは、哲学の概念が私のデータサイエンティストとしての仕事にどのように役立っているかについてのシリーズの第2回目です。最初の記事は決定論についてです（リンク）。これは特定の形而上学的理論です。この記事では、認識論と呼ばれる哲学の分野に属する複数の思想をカバーします。

認識論とは、私たちが何を知り、それをどのように知ることができるかについての研究です。それは知識自体の研究です。これはデータサイエンスと非常に良く結びついています。なぜなら、私たちはデータから知識を得ようとしているからです！

認識論は、私たちが何を知り、それをどのように知ることができるかについての研究です。それは知識自体の研究です。

• マシンラーニングと最適化アルゴリズムのマリッジ
• 「実践におけるバージョン管理：データ、MLモデル、およびコード」
• プロットリーのアニメーションされたバーチャートでデータストーリーテリングをレベルアップしましょう

以下にカバーする内容を示します：

1. 帰納的推論と演繹的推論
2. 懐疑論
3. 実利主義

帰納的推論と演繹的推論

推論は、知識を合理化し防御する方法です。それは私たちが何かを知る理由です。推論には複数のタイプがありますが、最も一般的で適用範囲が広いと思われるのは、演繹的推論と帰納的推論です。

演繹的推論

演繹的推論は、前提から論理的な結論を導き出します。演繹的推論では、前提と議論が閉じられた体系を作ります。前提が正しく、論理に誤りがなければ、私たちは提案する知識を信じるための確固たる理由を持っています（議論の「したがって」または「それゆえ」の部分）。

言い換えれば、前提を真と仮定すれば、演繹的な議論の結論は知識です！もちろん、演繹的推論（論理的なエラーがない場合）の勝負は、前提が実際に真であるかどうかです。

以下に演繹的推論の非常に単純な例を示します：

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!