Полезная критика подходов, основанных на больших данных в биологии. Помимо использования статистических методов вроде машинного обучения необходимо иметь теории, способные объяснять механизмы на фундаментальном уровне. В противном случае непонятно как переходить от корреляций к причинности. Поскольку многие принципы в биологии пока не открыты, часто исследователи пытаются статистическими моделями заменять полноценные теории, что в корне неправильно.
http://theconversation.com/big-data-has-not-revolutionised-medicine-we-need-big-theory-alongside-it-55356?utm_content=buffer35f05&utm_medium=social&utm_source=facebook.com&utm_campaign=buffer
#Биология #БольшиеДанные #МашинноеОбучение #BigData
http://theconversation.com/big-data-has-not-revolutionised-medicine-we-need-big-theory-alongside-it-55356?utm_content=buffer35f05&utm_medium=social&utm_source=facebook.com&utm_campaign=buffer
#Биология #БольшиеДанные #МашинноеОбучение #BigData
Useful criticism of big data approaches in biology. In addition to using statistical methods such as machine learning, it is necessary to have theories that can explain mechanisms at a fundamental level. Otherwise, it is not clear how to move from correlations to causality. Since many principles in biology have not yet been discovered, often researchers try to replace complete theories with statistical models, which is fundamentally wrong.
http://theconversation.com/big-data-has-not-revolutionised-medicine-we-need-big-theory-alongside-it-55356?utm_content=buffer35f05&utm_medium=social&utm_source=facebook.com&utm_campaign=buffer
#Biology #BigData #Machine Learning #BigData
http://theconversation.com/big-data-has-not-revolutionised-medicine-we-need-big-theory-alongside-it-55356?utm_content=buffer35f05&utm_medium=social&utm_source=facebook.com&utm_campaign=buffer
#Biology #BigData #Machine Learning #BigData
У записи 20 лайков,
4 репостов.
4 репостов.
Эту запись оставил(а) на своей стене Анатолий Бучин
