Grazie Juan Carlos, in questi tempi in cui si ripete (giustamente, del resto) che "i dati sono il nuovo petrolio" è sempre utile puntualizzare qual è la realtà della situazione da un punto di vista più epistemologico. Per quelli interessati al tema ricordo l'articolo secondo me fondamentale in materia C.S. Calude, G. Longo: The Deluge of Spurious Correlations in Big Data, Foundations of Science, pp. 1-18, March, 2016 Per chi non ha tempo di leggerlo tutto, ecco gli elementi fondamentali dell'articolo (che sono matematicamente dimostrati): 1. Given any arbitrary correlation on sets of data, there exists a large enough size such that ANY data set larger than that size realizes that type of correlation. 2. Since this large enough data set is arbitrary, it could have been obtained by a random number generator which, by design, excludes any underlying structure or rule that could justify action through possible future extensions. 3. It is exactly the size of the data that allows the result: the more data, the more arbitrary, meaningless and useless (for future action) correlations will be found in them. La conclusione è che certamente il metodo scientifico può trovar giovamento dalla disponibilità di immense quantità di basi, ma non potrà mai essere sostituito da algoritmi Ciao, Enrico PS matematico Nell'articolo linkato c'è un problema tipografico. Si dice "time — it is proportional to e-D" che sempra la differenza tra "e" e "D" ma in realtà è un esponenziale negativo in D Il 11/10/2019 15:54, J.C. DE MARTIN ha scritto:

https://statisticallearningtheory.wordpress.com/2019/10/10/the-end-of-theory...

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