Filozoficzne i metodologiczne podstawy współczesnych analiz statystycznych

Książka jest efektem studiów autora i jego przemyśleń nad filozoficznymi i metodologicznymi podstawami prowadzenia współczesnych analiz statystycznych. Jego intencją było połączenie w jedną całość problematyki filozoficznej, statystycznej oraz informatycznej prowadzenia tego typu analiz. Z tego względu pracę rozpoczęto od przedstawienia możliwości rozumienia prawdy jako rezultatu przeprowadzonych badań empirycznych. Szeroko omówiono filozoficzne i metodologiczne założenia dokonywania tego typu analiz oraz zarysowano wyzwania stojące przed współczesnymi badaniami statystycznymi. Obecnie są one związane z analizą dużych zbiorów danych oraz z zastosowaniem do tego celu modeli opartych na sztucznej inteligencji. Szczególne znaczenie mają w tym zakresie systemy sztucznej inteligencji, które automatycznie poprawiają się na skutek poznawania coraz bardziej aktualnych i obszerniejszych danych, co jest nazywane uczeniem maszynowym. Jeżeli uczenie maszynowe opiera się na przyjęciu indeterministycznego, a co za tym idzie – probabilistycznego charakteru powiązań pomiędzy elementami badanej rzeczywistości, to staje się ono uczeniem statystycznym. W pracy zwrócono uwagę na istotę uczenia statystycznego oraz na zasady jego prowadzenia. W efekcie sformułowano paradygmat uczenia statystycznego, który jest nowszy i szerszy w odniesieniu do prowadzenia badań statystycznych niż dominujący dotychczas paradygmat wnioskowania statystycznego. Końcowa część pracy poświęcona została przeglądowi metod nadzorowanego uczenia statystycznego, gdyż stanowią one dobry przykład połączenia klasycznych metod statystycznych z metodami wywodzącymi się z informatyki.