Apprentissage automatique pour les prévisions microéconomiques

Apprentissage automatique pour les prévisions microéconomiques est un guide complet qui comble le fossé entre les méthodes traditionnelles de prévision économique et les techniques d'apprentissage automatique de pointe. Cet ouvrage fournit aux économistes, aux décideurs politiques et aux analystes les outils et les connaissances nécessaires pour exploiter les algorithmes d'apprentissage automatique afin d'obtenir des prévisions microéconomiques précises et pertinentes. Grâce à un mélange de fondements théoriques et d'applications pratiques, les lecteurs apprendront comment l'apprentissage automatique peut améliorer la précision, la robustesse et l'actualité des prévisions microéconomiques dans divers domaines, y compris les marchés du travail, le comportement des consommateurs et les marchés financiers. Des études de cas et des exemples concrets illustrent le potentiel de l'apprentissage automatique pour découvrir des modèles cachés dans des données économiques complexes, améliorer la précision des prévisions et éclairer la prise de décision stratégique.

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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.