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  Varieties of Justification in Machine Learning

Corfield, D. (2010). Varieties of Justification in Machine Learning. Minds and Machines, 20(2), 291-301. doi:10.1007/s11023-010-9191-1.

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Urheber

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 Urheber:
Corfield, D1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Forms of justification for inductive machine learning techniques are discussed and classified into four types. This is done with a view to introduce some of these techniques and their justificatory guarantees to the attention of philosophers, and to initiate a discussion as to whether they must be treated separately or rather can be viewed consistently from within a single framework.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Minds and Machines
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 20 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 291 - 301 Identifikator: -