No hay nada como el “método de aprendizaje profundo”, pero definitivamente podemos aplicar el fenómeno de aprendizaje profundo al campo de la economía. La aplicación va en las siguientes áreas:
- Finanzas cuantitativas
- Desarrollo Económico Sostenible
- Mercado de valores y predicción
- Aproximación del PIB y del ingreso per cápita para la planificación del presupuesto
- Evaluación y predicción de políticas bancarias
- Tarjeta de crédito, recompensas de tarjeta de débito para los clientes
Mucho mas. lo que se requiere para el método de aprendizaje profundo es:
- El número de atributos de los datos.
- La interdependencia entre los atributos que dará una idea aproximada de las capas ocultas.
- Número de capas ocultas y neuronas ocultas
- Analizando los pesos aleatorios de las neuronas de aprendizaje en cada capa oculta
- ¿Qué esperas como resultado del clasificador de aprendizaje profundo?
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos?
- ¿Algún investigador utiliza ReLU en un modelo de aprendizaje no profundo? ¿ReLU es solo para aprendizaje profundo?
- ¿Cuál es la diferencia entre la regresión logística y Naive Bayes?
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje inductivo y transductivo?
- ¿Qué es el Tanimoto Score y cuándo se usa?
