Data Science и научное мышление

2020-10-13 · 1 мин. для прочтения
blog science

Проблемы подхода Data Science.

Содержание
  • К недостаткам современного понимания Data Science следует отнести то, что эта методика провоцирует к замене научного мышления обыденно-практическим.

  • При построении модели машинного обучения (суррогатной модели) необходимо строить гипотезу о существовании связи между входными и выходными данными.

Дмитрий Сергеевич Кулябов
Authors
Профессор кафедры теории вероятностей и кибербезопасности
Работаю профессором на кафедре теории вероятностей и кибербезопасности Российского университета дружбы народов им. Патриса Лумумбы. Научные интересы относятся к области теоретической физики и математического моделирования.