Posté par thoasm .
En réponse au journal Le Rationalisme.
Évalué à 4.
Dernière modification le 06 février 2025 à 18:18.
Ce qui peut être critiqué, probablement et en particulier si c'est en partie de l'amateurisme, c'est si il n'y a pas vraiment de publication académique qui confronte à des épistémologues universitaires qui pourraient en faire une lecture pertinente.
J'ai un peu l'impression que ce genre de débat ont repris de la vigueur quand on a commencé à parler de "big data" dans les années 2000. Là on a eu des promesses "grâce aux données on va pouvoir faire des modèles prédictifs" sans pour autant un énorme pouvoir explicatif vu qu'on est souvent incapable de faire parler par exemple des réseaux de neurones pour voir ce qu'ils ont sous le chapeau, en court-circuitant la recherche scientifique quelque part.
Corrige moi si je me trompe mais là on en est toujours là avec la promesse qu'on va avoir assez de données à refiler à un technique d'apprentissage automatique, avec une classe de modèle "universels", avec aussi la promesse que les modèles seront super simples et qu'ils vont être compréhensibles par des humains ?
C'est tellement hors sol que je pense que c'est pas vraiment entendable, ni par les scientifiques en général ni par les épistémologues. C'est publié dans des revues d'épistémologie ou c'est plus des rêves d'informaticiens / statisticiens ?
[^] # Re: Verbiage...
Posté par thoasm . En réponse au journal Le Rationalisme. Évalué à 4. Dernière modification le 06 février 2025 à 18:18.
Ce qui peut être critiqué, probablement et en particulier si c'est en partie de l'amateurisme, c'est si il n'y a pas vraiment de publication académique qui confronte à des épistémologues universitaires qui pourraient en faire une lecture pertinente.
J'ai un peu l'impression que ce genre de débat ont repris de la vigueur quand on a commencé à parler de "big data" dans les années 2000. Là on a eu des promesses "grâce aux données on va pouvoir faire des modèles prédictifs" sans pour autant un énorme pouvoir explicatif vu qu'on est souvent incapable de faire parler par exemple des réseaux de neurones pour voir ce qu'ils ont sous le chapeau, en court-circuitant la recherche scientifique quelque part.
Corrige moi si je me trompe mais là on en est toujours là avec la promesse qu'on va avoir assez de données à refiler à un technique d'apprentissage automatique, avec une classe de modèle "universels", avec aussi la promesse que les modèles seront super simples et qu'ils vont être compréhensibles par des humains ?
C'est tellement hors sol que je pense que c'est pas vraiment entendable, ni par les scientifiques en général ni par les épistémologues. C'est publié dans des revues d'épistémologie ou c'est plus des rêves d'informaticiens / statisticiens ?