Искусственные нейронные сети в настоящее время находят широкое применение в экономике и финансах. Прежде всего они являются альтернативой эконометрических методов оценки, направленных на построение прогнозов, и решают широкий спектр прикладных задач, связанных с предобработкой данных для исследования. Современному экономисту может быть полезно иметь данный инструмент в арсенале методов. Целью предлагаемой работы является популярное объяснение принципа работы данного инструмента, демонстрация некоторых сфер его применения, особенностей разработки и условий, при которых использование рассматриваемого вида машинного обучения может иметь практическую пользу.
Книги цикла
Human Capital. Challenges for Russia
В. А. Мау
Человеческий капитал. Вызовы для России
В. А. Мау
Перспективы российского рубля как региональной резервной валюты
П. В. Трунин
Будущее университетов
В. А. Мау
Координация пространственного и отраслевого развития в рамках кластеров. Опыт зарубежных стран
А. В. Сорокина
Управление ликвидностью банковского сектора и краткосрочной процентной ставкой денежного рынка
Вячеслав Моргунов
Продовольственная безопасность в России: мониторинг, тенденции и угрозы
В. Я. Узун
Нефтяной сектор экономики России: основные тенденции
Юрий Бобылев
Рекомендуем к прочтению
Приоритетные национальные проекты. Цифры, факты, документы
Коллектив авторов
Дефолт, которого могло не быть
Мартин Гилман
Финансы как творчество. Хроника финансовых реформ в Казахстане