Uporabna ekonomija s strojnim učenjem

Cilji predmeta

Cilj tega predmeta je uvesti študente v osnove uporabne ekonomije in tehnik strojnega učenja. Študentje se bodo naučili, kako uporabljati te tehnike za reševanje ekonomskih problemov v resničnem svetu in sprejemati odločitve na podlagi podatkov. Po končanem predmetu bodo študenti sposobni analizirati ekonomske podatke, graditi napovedne modele in učinkovito komunicirati svoje ugotovitve.

Vsebina predmeta

1. Uvod v strojno učenje v ekonomiji
2. Analiza podatkov in vizualizacija: raziskovanje porazdelitve dohodka po različnih regijah in demografskih skupinah
3. Regresijska analiza: ocena vpliva socio-ekonomskih značilnosti na dohodek
4. Izbira modela in regulacija: primerjava uspešnosti različnih regresijskih modelov za napovedovanje cen
5. Združevanje v skupine in zmanjšanje razsežnosti: združevanje strank v skupine glede na njihovo nakupovalno vedenje za izboljšanje tržnih strategij
6. Odločitvena drevesa in naključni gozdovi: napovedovanje, ali bo stranka zamenjala dobavitelja
7. Nevronske mreže in globoko učenje: napovedovanje cen nepremičnin na podlagi različnih lastnosti nepremičnine
8. Analiza časovnih vrst in napovedovanje: izdelava modela dolgega kratkoročnega pomnilnika (LSTM) za napovedovanje povpraševanja po električni energiji
9. Vzročno sklepanje in analiza nasprotnih dogodkov: ocenjevanje vpliva ukrepa politike na stopnjo zaposlenosti
10. Obdelava naravnega jezika in analiza besedila: analiziranje konkurenčnosti in tržnega pozicioniranja na podlagi zapisov v medijih
11. Uporaba strojnega učenja v ekonomiji: ustvarjanje poslovnega projekta z uporabo konceptov in tehnik, pridobljenih med tečajem.

Nosilci predmeta