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Apprendimento automatico per le previsioni microeconomiche è una guida completa che colma il divario tra i metodi tradizionali di previsione economica e le tecniche di apprendimento automatico all'avanguardia. Questo libro fornisce a economisti, responsabili politici e analisti gli strumenti e le conoscenze necessarie per sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per ottenere previsioni microeconomiche accurate e perspicaci. Attraverso una miscela di fondamenti teorici e applicazioni pratiche, i lettori impareranno come l'apprendimento automatico possa migliorare l'accuratezza, la…mehr

Produktbeschreibung
Apprendimento automatico per le previsioni microeconomiche è una guida completa che colma il divario tra i metodi tradizionali di previsione economica e le tecniche di apprendimento automatico all'avanguardia. Questo libro fornisce a economisti, responsabili politici e analisti gli strumenti e le conoscenze necessarie per sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per ottenere previsioni microeconomiche accurate e perspicaci. Attraverso una miscela di fondamenti teorici e applicazioni pratiche, i lettori impareranno come l'apprendimento automatico possa migliorare l'accuratezza, la solidità e la tempestività delle previsioni microeconomiche in vari ambiti, tra cui i mercati del lavoro, il comportamento dei consumatori e i mercati finanziari. Casi di studio ed esempi reali illustrano il potenziale dell'apprendimento automatico per scoprire modelli nascosti in dati economici complessi, migliorare l'accuratezza delle previsioni e informare il processo decisionale strategico.
Autorenporträt
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.