Machine Learning for Econometrics and Related Topics (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, Cham, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. In the last decades, machine learning techniques especially techniques of deep learning led to numerous successes in many application areas, including economics. The use of machine learning in economics is the main focus of this book; however, the book also describes the use of more traditional econometric techniques. Applications include practically all major sectors of economics: agriculture, health (including the impact of Covid-19), manufacturing, trade, transportation, etc. Several papers analyze the effect of age, education, and gender on economy and, more generally, issues of fairness and discrimination.We hope that this volume will:help practitioners to become better knowledgeable of the state-of-the-art econometric techniques, especially techniques of machine learning,and help researchers to further develop these important research directions. We want to thank all the authors for their contributions and all anonymous referees for their thorough analysis and helpful comments. In the last decades, machine learning techniques especially techniques of deep learning led to numerous successes in many application areas, including economics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783031436000
- Título
- Machine Learning for Econometrics and Related Topics (Hardcover)
- Autor
- Vladik Kreinovich
- Editorial
- Springer International Publishing AG, Cham
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031436008
- ISBN 13
- 9783031436000
In the last decades, machine learning techniques – especially techniques of deep learning – led to numerous successes in many application areas, including economics. The use of machine learning in economics is the main focus of this book; however, the book also describes the use of more traditional econometric techniques. Applications include practically all major sectors of economics: agriculture, health (including the impact of Covid-19), manufacturing, trade, transportation, etc. Several papers analyze the effect of age, education, and gender on economy – and, more generally, issues of fairness and discrimination.
We hope that this volume will:
help practitioners to become better knowledgeable of the state-of-the-art econometric techniques, especially techniques of machine learning, and help researchers to further develop these important research directions. We want to thank all the authors for their contributions and all anonymous referees for their thorough analysis and helpful comments.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
In the last decades, machine learning techniques - especially techniques of deep learning - led to numerous successes in many application areas, including economics. The use of machine learning in economics is the main focus of this book; however, the book also describes the use of more traditional econometric techniques. Applications include practically all major sectors of economics: agriculture, health (including the impact of Covid-19), manufacturing, trade, transportation, etc. Several papers analyze the effect of age, education, and gender on economy - and, more generally, issues of fairness and discrimination.
We hope that this volume will:
help practitioners to become better knowledgeable of the state-of-the-art econometric techniques, especially techniques of machine learning, and help researchers to further develop these important research directions. We want to thank all the authors for their contributions and all anonymous referees for their thorough analysis and helpful comments.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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