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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박기영 (연세대학교) 고정원 (연세대학교)
저널정보
연세대학교 경제연구소 한국경제학보 한국경제학보 제26권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
367 - 408 (42page)

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본 논문은 경제학 전공자를 대상으로 인공 지능을 구현하는 핵심 기법인머신 러닝의 개념과 주요 방법론, 경제학과 경제에 미치는 영향을 개괄적으로 소개하고자 한다. 먼저 머신 러닝의 주요 범주인 지도 학습, 비지도학습, 강화 학습의 개념을 소개하고 기존 계량경제학 접근법과의 차이점을설명한다. 그리고 학계와 산업계에서 널리 연구되고 활용되는 지도 학습분야에서 분류 및 회귀를 위해 사용되는 주요 방법론을 예를 통해 설명한뒤 머신 러닝 기법이 활용된 경제학 분야의 최신 연구들, 노동시장에 미치는 영향, 데이터의 가치를 둘러싼 논쟁에 대해 살펴본다.
#인공 지능 #머신 러닝 #지도 학습 #빅데이터

목차

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김수현 / 2019 / 경제분석을 위한 텍스트 마이닝 / 한국경제의 분석 26(1) google schola Abelson, Brian / 2014 / Targeting Direct Cash Transfers to the Extremely Poor / Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD ’14 :1563~1572 google schola Acemoglu, Daron / 2019 / Too Much Data: Prices and Inefficiencies in Data Markets google schola Daron Acemoglu / 2019 / Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets / Journal of Political Economy Crossref Acosta, Miguel / 2015 / FOMC Responses to Calls for Transparency google schola

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