Abbildung von: Ökonometrie und maschinelles Lernen - Springer Gabler

Ökonometrie und maschinelles Lernen

Basiswissen für Ökonomen
Silvio Andrae(Autor*in)
Springer Gabler (Verlag)
Erschienen am 2. Juni 2023
XIII, 57 Seiten
E-Book
PDF mit Wasserzeichen-DRM
Systemvoraussetzungen
978-3-658-41362-0 (ISBN)
9,99 €inkl. 7% MwSt.
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Für empirische Wirtschaftswissenschaftler gehören ökonometrische Methoden zum Standardwerkzeug. Die neuen Instrumente des maschinellen Lernens setzen sich langsam auch in der Volks- und Betriebswirtschaftslehre durch. Das Buch vermittelt Basiswissen zu den spezifischen Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens sowie des Verstärkungslernens. Dabei werden die wesentlichen Unterschiede in Bezug auf Ziele, Methoden und Rahmenbedingungen zwischen den Methoden der Ökonometrie und des maschinellen Lernens dargestellt und erörtert.
Reihe
Auflage
1. Aufl. 2023
Sprache
Deutsch
Verlagsort
Wiesbaden
Deutschland
Verlagsgruppe
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Illustrationen
15 s/w Abbildungen
XIII, 57 S. 15 Abb.
Dateigröße
0,75 MB
ISBN-13
978-3-658-41362-0 (9783658413620)
DOI
10.1007/978-3-658-41362-0
Schlagworte
Maschinelles LernenÖkonometrieProgrammiersprachenMachine learningbig data
Schweitzer Klassifikation
Wirtschaft
Volkswirtschaft
Weitere Fachgebiete
Wirtschaftsstatistik / Ökonometrie
Wirtschaftstheorie / Wirtschaftsphilosophie
Thema Klassifikation
EDV und Informationstechnologie
Informatik
Künstliche Intelligenz
Mathematik und Naturwissenschaften
Mathematik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Volkswirtschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
Volkswirtschaftslehre
Wirtschaftstheorie und -philosophie
DNB DDC Sachgruppen
Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Wirtschaft
BIC 2 Klassifikation
Computing & information technology
Computer science
Artificial intelligence
Economics, finance, business & management
Economics
Economic theory & philosophy
Mathematics & science
Mathematics
Probability & statistics
BISAC Klassifikation
Business & Economics
Economics / General
Theory
Statistics
Computers
Intelligence (AI) & Semantics
Warengruppensystematik 2.0
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Einleitung.- Grundlagen des maschinellen Lernens.- Phasenschema.- Anwendungsbereiche.- Fazit.

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