Józef Pociecha
2023, s. 172, ISBN 978-83-7252-888-9
Książka jest efektem studiów autora i jego przemyśleń nad filozoficznymi i metodologicznymi podstawami prowadzenia współczesnych analiz statystycznych. Jego intencją było połączenie w jedną całość problematyki filozoficznej, statystycznej oraz informatycznej prowadzenia tego typu analiz. Z tego względu pracę rozpoczęto od przedstawienia możliwości rozumienia prawdy jako rezultatu przeprowadzonych badań empirycznych. Szeroko omówiono filozoficzne i metodologiczne założenia dokonywania tego typu analiz oraz zarysowano wyzwania stojące przed współczesnymi badaniami statystycznymi. Obecnie są one związane z analizą dużych zbiorów danych oraz z zastosowaniem do tego celu modeli opartych na sztucznej inteligencji.
Szczególne znaczenie mają w tym zakresie systemy sztucznej inteligencji, które automatycznie poprawiają się na skutek poznawania coraz bardziej aktualnych i obszerniejszych danych, co jest nazywane uczeniem maszynowym. Jeżeli uczenie maszynowe opiera się na przyjęciu indeterministycznego, a co za tym idzie – probabilistycznego charakteru powiązań pomiędzy elementami badanej rzeczywistości, to staje się ono uczeniem statystycznym. W pracy zwrócono uwagę na istotę uczenia statystycznego oraz na zasady jego prowadzenia. W efekcie sformułowano paradygmat uczenia statystycznego, który jest nowszy i szerszy w odniesieniu do prowadzenia badań statystycznych niż dominujący dotychczas paradygmat wnioskowania statystycznego.
Końcowa część pracy poświęcona została przeglądowi metod nadzorowanego uczenia statystycznego, gdyż stanowią one dobry przykład połączenia klasycznych metod statystycznych z metodami wywodzącymi się z informatyki.
Treść:
1. Poszukiwanie prawdy w badaniach naukowych
2. Filozoficzne i metodologiczne założenia badań statystycznych
3. Wyzwania współczesnych badań statystycznych
4. Podstawy i zasady działania sztucznej inteligencji
5. Metodologiczne podstawy uczenia statystycznego
6. Przegląd metod nadzorowanego uczenia statystycznego
