Training Calendar

Apprentissage automatique pour les économistes et les décideurs (Presenté en anglais)

Online 4 days (11th June 2020 - 12th June 2020) Stata Intermediate, Introductory
Delivered by: Dr. Melvyn Weeks
Econometrics, Various methods

Aperçu

Ce webinaire complet est hébergé via Zoom et se déroule sur un total de 9 heures, avec 4 heures chaque jour (2 heures le matin et 2 heures l'après-midi) avec une session supplémentaire de questions / réponses le deuxième jour.

Le cours est conçu pour fournir à la fois les outils nécessaires pour entreprendre des projets en utilisant l'apprentissage automatique (ml), mais pour s'assurer de manière critique que les participants comprennent et peuvent expliquer comment les méthodes fonctionnent. Ceci est impératif car sans cette compréhension, il ne sera pas en mesure de communiquer comment ces méthodes fonctionnent.

Pour atteindre cet objectif, le Jour 1, Session 1, nous présentons aux participants la langue vernaculaire des outils d'apprentissage automatique. Nous fournissons la distinction appropriée entre les méthodes de prédiction, de classification et d'inférence causale. La session 2 explorera plus avant les liens entre ml et l'économétrie et l'exploration de données. Nous examinons également comment ml utilise des outils d'exploration de données, convenablement adaptés pour permettre l'inférence.

Le cours est conçu de manière à garantir que les participants reçoivent le contexte nécessaire pour comprendre la genèse des méthodes \ ml. À cette fin, le premier point de départ examine l'estimateur des moindres carrés ordinaires et fournit des liens vers ml en utilisant l'estimation de la densité du noyau. Nous fournissons également les liens nécessaires vers l'économétrie et les paramètres non paramétriques.

Agenda de la formation

Ce webinaire complet est hébergé via Zoom et se déroule sur un total de 9 heures, avec 4 heures chaque jour (2 heures le matin et 2 heures l'après-midi) avec une session supplémentaire de questions / réponses le deuxième jour.

Jour 1:

Session 1: 11h-13h (Paris time)

  • Présentation de haut niveau du Machine Learning et de l'IA
  • Apprentissage automatique: le vernaculaire
  • La nature des problèmes de prédiction
  • Prédiction, évaluation et inférence causale

Session 2: 15h-17h (Paris time)

  • Économétrie
  • Apprentissage automatique: outils et vernaculaire
  • Compromis de l'écart de biais
  • Régularisation
  • Multiplicité et valeurs P
  • Apprentissage en ensemble
  • Pratique: estimation de la densité non paramétrique
  • Point de départ I: l'estimateur des moindres carrés ordinaires

Jour 2:

Session 1: 11h-13h (Paris time)

  • Point de départ II: méthodes haute dimension
  • Rétrécissement et sélection les moins absolus (lasso):
  • Choisir $ \ lambda $
  • Inférence causale dans les hautes dimensions
  • Lasso pour les modèles de traitement
  • Double las
  • Pratique: régression régularisée

Session 2: 15h-17h (Paris time)

  • Apprentissage automatique et arbres de décision:
  • Apprentissage automatique: terminologie et concepts
  • Un aperçu des arbres de régression
  • Le compromis entre les écarts et les biais
  • Formation, tests et validation croisée
  • Régularisation: réduction de la variance et apprentissage d'ensemble
  • Pratique: l'apprentissage automatique pour la prédiction

Séance de questions-réponses: 17h-18h (Paris time)

Conditions préalables

  • Bon niveau d'introduction de l'économétrie et niveau d'introduction de STATA

Termes et conditions

  • Inscriptions des étudiants: les participants doivent fournir une preuve de leur statut d'étudiant à temps plein au moment de la réservation pour se qualifier pour le taux d'inscription des étudiants (carte d'identité d'étudiant valide ou lettre d'inscription autorisée).
  • Des remises supplémentaires sont disponibles pour plusieurs inscriptions.
  • Les délégués reçoivent des licences temporaires pour les logiciels utilisés dans le cours et seront chargés de télécharger et d'installer le logiciel avant le début du cours. (Alternativement, nous pouvons également fournir gratuitement des ordinateurs portables aux délégués présents).
  • Paiement des frais de cours requis avant la date de début du cours.
  • L'inscription se termine 5 jours civils avant le début du cours.
  • 100% des frais sont retournés pour les annulations faites plus de 28 jours civils avant le début du cours.
  • 50% de frais retournés pour les annulations faites 14 jours calendaires avant le début du cours.
  • Aucun frais retourné pour les annulations faites moins de 14 jours civils avant le début du cours.
  • Le nombre de délégués est limité. Veuillez vous inscrire tôt pour garantir votre place.
  •  CommercialAcademicStudent
    En juin 2020 (10h/12h & 14h-/16h) (11/06/2020 - 12/06/2020)

All prices exclude VAT or local taxes where applicable.

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