SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

(WFRF:(Rao J. Sunil))
 

Sökning: (WFRF:(Rao J. Sunil)) > A Formal Framework ...

A Formal Framework for Knowledge Acquisition : Going beyond Machine Learning

Hössjer, Ola, 1964- (författare)
Stockholms universitet,Matematiska institutionen
Díaz-Pachón, Daniel Andrés (författare)
Rao, J. Sunil (författare)
 (creator_code:org_t)
2022-10-14
2022
Engelska.
Ingår i: Entropy. - : MDPI AG. - 1099-4300. ; 24:10
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Philosophers frequently define knowledge as justified, true belief. We built a mathematical framework that makes it possible to define learning (increasing number of true beliefs) and knowledge of an agent in precise ways, by phrasing belief in terms of epistemic probabilities, defined from Bayes’ rule. The degree of true belief is quantified by means of active information I+: a comparison between the degree of belief of the agent and a completely ignorant person. Learning has occurred when either the agent’s strength of belief in a true proposition has increased in comparison with the ignorant person (I+>0), or the strength of belief in a false proposition has decreased (I+<0). Knowledge additionally requires that learning occurs for the right reason, and in this context we introduce a framework of parallel worlds that correspond to parameters of a statistical model. This makes it possible to interpret learning as a hypothesis test for such a model, whereas knowledge acquisition additionally requires estimation of a true world parameter. Our framework of learning and knowledge acquisition is a hybrid between frequentism and Bayesianism. It can be generalized to a sequential setting, where information and data are updated over time. The theory is illustrated using examples of coin tossing, historical and future events, replication of studies, and causal inference. It can also be used to pinpoint shortcomings of machine learning, where typically learning rather than knowledge acquisition is in focus.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics (hsv//eng)
HUMANIORA  -- Filosofi, etik och religion (hsv//swe)
HUMANITIES  -- Philosophy, Ethics and Religion (hsv//eng)

Nyckelord

active information
Bayes' rule
counterfactuals
epistemic probability
learning
justified true belief
knowledge acquisition
replication studies

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

  • Entropy (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Hössjer, Ola, 19 ...
Díaz-Pachón, Dan ...
Rao, J. Sunil
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
HUMANIORA
HUMANIORA
och Filosofi etik oc ...
Artiklar i publikationen
Entropy
Av lärosätet
Stockholms universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy