Ученые НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal.
25 июля
Михаил Окунев о трендах в machine learning
В НИУ ВШЭ — Пермь состоялся первый в этом учебном году семинар исследовательской группы GAMES, на котором Михаил Окунев рассказал о машинном обучении на примере своей работы в Google, Microsoft.
15 сентября
2016