Nasz Blog

Uczenie maszynowe to statystyka minus sprawdzanie założeń
Brian D. Ripley, Konferencja UseR, 2014

To prowokacyjne stwierdzenie może wprowadzić czytelnika w błąd, choć zawiera w sobie ważną wskazówkę - skoro weryfikacja założeń nie jest ważna w uczeniu maszynowym, to jak możemy określić poprawność i przydatność wyników uzyskanych w tej metodzie?

Czytaj dalej...

Problem braku możliwości odtworzenia wyników badań ilościowych może wynikać z szeregu przyczyn - na każdym etapie projektowania, realizacji, analizy oraz opisu wyników badania musimy pamiętać o problemie reprodukowalności - bez wystarczającej uwagi na to poświęconej nie ma szans na zapewnienie możliwości odtworzenia wyników uzyskanych w jednym laboratorium przez inne jednostki badawcze lub osoby.

Czytaj dalej...