Zusammenfassung
In diesem Abschnitt werden verschiedene Basistechniken des maschinellen Lernens vorgestellt. Sie beziehen sich auf das überwachte und unüberwachte Lernen sowie auf das Verstärkungslernen. Die Techniken kommen alle in abgestufter Form in den Wirtschaftswissenschaften zum Einsatz. Ein grundlegender Unterschied zwischen maschinellem Lernen und der Ökonometrie liegt in ihrer konzeptionellen Grundlage.
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Notes
- 1.
Vgl. Mitchell (1997).
- 2.
Vgl. https://illustrated-machine-learning.github.io/. Die Website eröffnet mit Hilfe von prägnanten Illustrationen die konzeptionelle Welt des maschinellen Lernens.
- 3.
Vgl. Murphy (2022).
- 4.
Vgl. Athey und Imbens (2019).
- 5.
Vgl. Athey und Imbens (2017).
- 6.
Vgl. Mullainathan und Spiess (2017).
- 7.
Vgl. Tuan et al. (2023).
- 8.
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
- 9.
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
- 10.
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
- 11.
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
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Andrae, S. (2023). Grundlagen des maschinellen Lernens. In: Ökonometrie und maschinelles Lernen. essentials. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_2
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