Machine Learning for Econometrics and Related Topics
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jun 2024, 2024
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 learningand 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 512 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031436000
- Titolo
- Machine Learning for Econometrics and Related Topics
- Autore
- Vladik Kreinovich
- Editore
- Springer, Springer Jun 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031436008
- ISBN 13
- 9783031436000
- Peso dell'articolo
- 1020 grammi
- Dimensioni
- 241x160x26 mm
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."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
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."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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