Maschinelles Lernen für mikroökonomische Vorhersagen

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Maschinelles Lernen für mikroökonomische Vorhersagen ist ein umfassender Leitfaden, der die Kluft zwischen traditionellen wirtschaftlichen Prognosemethoden und modernsten Techniken des maschinellen Lernens überbrückt. Dieses Buch stattet Wirtschaftswissenschaftler, politische Entscheidungsträger und Analysten mit den Werkzeugen und Kenntnissen aus, die erforderlich sind, um Algorithmen des maschinellen Lernens für genaue und aufschlussreiche mikroökonomische Prognosen zu nutzen. Durch eine Mischung aus theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen erfährt der Leser, wie maschinelles Lernen die Genauigkeit, Robustheit und Aktualität mikroökonomischer Prognosen in verschiedenen Bereichen wie Arbeitsmärkte, Verbraucherverhalten und Finanzmärkte verbessern kann. Fallstudien und Beispiele aus der Praxis veranschaulichen das Potenzial des maschinellen Lernens, verborgene Muster in komplexen Wirtschaftsdaten aufzudecken, die Prognosegenauigkeit zu verbessern und strategische Entscheidungen zu treffen.

Jyoti Kataria è attualmente professore assistente presso la Scuola di Ingegneria e Tecnologia dell'Università K. R. Mangalam. Attualmente sta svolgendo il dottorato di ricerca nel campo della scienza e dell'ingegneria informatica. I suoi interessi di ricerca includono Machine Leaning, Deep Learning e Computer Vision.