"Discovery Science" (auch bekannt als [Discovery-basedScience ) ist eine wissenschaftliche Methodik, die die Analyse großer Mengen experimenteller Daten mit dem Ziel der Suche nach neuen Mustern oder Korrelationen hervorhebt, die zur Bildung von Hypothesen führen andere wissenschaftliche Methoden.
Entdeckungsbasierte Methodologien werden oft im Gegensatz zur traditionellen wissenschaftlichen Praxis betrachtet, bei der Hypothesen gebildet werden, bevor experimentelle Daten genau untersucht werden. Aus einer philosophischen Perspektive, in der alle oder die meisten der beobachtbaren "niedrig hängenden Früchte" bereits gepflückt wurden, wird die phänomenologische Welt genauer untersucht als die Sinne allein (sogar erweiterte Sinne, z. B. über Mikroskope, Teleskope, Bifokale usw.) neue Wissensquelle für die Hypothesenbildung. Dieser Prozess wird auch als induktives Denken oder die Verwendung spezifischer Beobachtungen zur Verallgemeinerung bezeichnet.
Data Mining ist das am häufigsten verwendete Werkzeug in der Entdeckungswissenschaft und wird auf Daten aus verschiedenen Untersuchungsfeldern wie DNA-Analyse, Klimamodellierung, Kernreaktionsmodellierung und anderen angewendet.
Die Verwendung von Data Mining in der Entdeckungswissenschaft folgt einem allgemeinen Trend des zunehmenden Einsatzes von Computern und der Computertheorie in allen Bereichen der Wissenschaft. Diesem Trend folgend, setzt der Fortschritt des Data Mining spezielle Algorithmen für maschinelles Lernen für die automatisierte Hypothesenbildung und die automatisierte Theoremprüfung ein.
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