Философия и наука о данных – глубокое размышление о данных
Философия и наука о данных глубокое погружение в мир информации
Часть 2: Эпистемология
После прочтения этой статьи я надеюсь, что у вас будет практическое понимание того, как тысячелетия глубоких размышлений о знании применяются к вашей повседневной работе в качестве данных учёных.
Это вторая часть серии статей о том, как понятия философии помогли мне в моей работе в качестве данных учёных. Первая статья посвящена детерминизму (ссылка); конкретной метафизической теории. В этой статье мы рассмотрим несколько школ мышления, которые относятся к философскому полю, называемому эпистемология.
Эпистемология – это изучение того, что мы можем знать и как мы можем это знать. Это изучение самого знания. Это очень хорошо связывается с наукой о данных, так как мы пытаемся получить знания из данных!
Эпистемология – это изучение того, что мы можем знать и как мы можем это знать. Это изучение самого знания.
Вот, что мы рассмотрим:
- Индуктивное и дедуктивное мышление
- Скептицизм
- Прагматизм
Индуктивное и дедуктивное мышление
Мышление – это то, как мы рационализируем и защищаем знания. Это причина, почему мы что-то знаем. Существует несколько типов мышления, но я считаю, что наиболее распространенными (и применимыми) являются дедуктивное и индуктивное мышление.
Дедуктивное мышление
Дедуктивное мышление создает заключение, которое является логическим результатом предпосылок. В дедуктивном мышлении предпосылки и аргументы создают закрытую систему. Если предпосылки верны и логика не содержит ошибок, у нас есть убедительные основания верить в знания, которые мы предлагаем (часть аргумента «следовательно» или «тогда»).
Другими словами, если мы предположим, что предпосылки истинны, то заключение дедуктивного аргумента является знанием! Конечно, арена для дедуктивных аргументов (при отсутствии логических ошибок) – это вопрос, насколько предпосылки на самом деле верны.
Ниже приведен очень простой пример дедуктивного мышления:
