Машинное обучение в экономике бакалавриат 2024-2025 - История изменений

Potanin: /* Экзамен */

2025-07-03T09:13:38Z

Экзамен

← Предыдущая версия		Версия от 09:13, 3 июля 2025
Строка 36:		Строка 36:

	[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%AD%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%20%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9.pdf Информация о досрочно экзамене]		[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%AD%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%20%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9.pdf Информация о досрочно экзамене]

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/Экзамен%20МО%20Бакалавриат%202024-2025.pdf Решение экзамена]

	=== Экзамены прошлых лет ===		=== Экзамены прошлых лет ===

Potanin: /* Неделя 8. Рекуррентные нейронные сети */

2025-06-07T07:46:25Z

Неделя 8. Рекуррентные нейронные сети

← Предыдущая версия		Версия от 07:46, 7 июня 2025
Строка 213:		Строка 213:

	[https://colab.research.google.com/drive/1-pXQi7FqvXT_NmQafbKF6bmmk1PSEMQ2?usp=sharing Код лекции]		[https://colab.research.google.com/drive/1-pXQi7FqvXT_NmQafbKF6bmmk1PSEMQ2?usp=sharing Код лекции]

			== Неделя 9. Большие языковые модели ==

			=== Основные материалы ===

			[https://colab.research.google.com/drive/1-pXQi7FqvXT_NmQafbKF6bmmk1PSEMQ2?usp=sharing Код лекции]

			[https://colab.research.google.com/drive/12CwGbEFp0nBiRJnKJIppdKDio8PBsJQW?usp=sharing Код семинара]

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Неделя 8. Рекуррентные нейронные сети */

2025-05-31T08:19:41Z

Неделя 8. Рекуррентные нейронные сети

← Предыдущая версия		Версия от 08:19, 31 мая 2025
Строка 211:		Строка 211:

	[https://colab.research.google.com/drive/1R--ZslnpKE47FAk9X4I8YefqZm0sIn2J?usp=sharing Код семинара]		[https://colab.research.google.com/drive/1R--ZslnpKE47FAk9X4I8YefqZm0sIn2J?usp=sharing Код семинара]

			[https://colab.research.google.com/drive/1-pXQi7FqvXT_NmQafbKF6bmmk1PSEMQ2?usp=sharing Код лекции]

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Неделя 7. Нейронные сети */

2025-05-31T08:19:03Z

Неделя 7. Нейронные сети

← Предыдущая версия		Версия от 08:19, 31 мая 2025
Строка 203:		Строка 203:

	[https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf 1. Статья, в которой был предложен метод исключения (dropout).]		[https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf 1. Статья, в которой был предложен метод исключения (dropout).]

			== Неделя 8. Рекуррентные нейронные сети ==

			=== Основные материалы ===

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%208.%20%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8.pdf Слайды лекции]

			[https://colab.research.google.com/drive/1R--ZslnpKE47FAk9X4I8YefqZm0sIn2J?usp=sharing Код семинара]

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Основные материалы */

2025-05-31T08:17:59Z

Основные материалы

← Предыдущая версия		Версия от 08:17, 31 мая 2025
Строка 193:		Строка 193:

	[https://colab.research.google.com/drive/1QuoHICOPZNfj3Z0ZpYC248zRAwqDSXfU?usp=sharing Код семинара]		[https://colab.research.google.com/drive/1QuoHICOPZNfj3Z0ZpYC248zRAwqDSXfU?usp=sharing Код семинара]

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%207.%20%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8.pdf Задачи семинара]

	=== Рекомендуемая литература ===		=== Рекомендуемая литература ===

Potanin: /* Неделя 6. Эффекты воздействия */

2025-05-24T08:51:22Z

Неделя 6. Эффекты воздействия

← Предыдущая версия		Версия от 08:51, 24 мая 2025
Строка 185:		Строка 185:

	[https://academic.oup.com/ectj/article/27/2/213/7602388?login=false Примеры использования машинного обучения для оценивания эффектов воздействия в прикладных исследованиях]		[https://academic.oup.com/ectj/article/27/2/213/7602388?login=false Примеры использования машинного обучения для оценивания эффектов воздействия в прикладных исследованиях]

			== Неделя 7. Нейронные сети ==

			=== Основные материалы ===

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%207.%20%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8.pdf Слайды лекции]

			[https://colab.research.google.com/drive/1QuoHICOPZNfj3Z0ZpYC248zRAwqDSXfU?usp=sharing Код семинара]

			=== Рекомендуемая литература ===

			1. MLPP главы 16.5 и 28.

			=== Дополнительные материалы ===

			[https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf 1. Статья, в которой был предложен метод исключения (dropout).]

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Неделя 6. Эффекты воздействия */

2025-05-17T08:01:08Z

Неделя 6. Эффекты воздействия

← Предыдущая версия		Версия от 08:01, 17 мая 2025
Строка 169:		Строка 169:

	[https://colab.research.google.com/drive/1uFqihpgQxbPw61kz3N2icOzqPGeK_H-d?usp=sharing Код семинара]		[https://colab.research.google.com/drive/1uFqihpgQxbPw61kz3N2icOzqPGeK_H-d?usp=sharing Код семинара]

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%206.%20%D0%AD%D1%84%D1%84%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B8%D1%8F.pdf Задачи семинара]

	=== Рекомендуемая литература ===		=== Рекомендуемая литература ===

Potanin: /* Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике */

2025-05-13T13:04:42Z

Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике

← Предыдущая версия		Версия от 13:04, 13 мая 2025
Строка 161:		Строка 161:

	'''Примечание''': пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако, в статье про пакет в R все расписано гораздо подробней и понятней, с большим числом наглядных примеров и наиболее важными теоретическими выкладками.		'''Примечание''': пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако, в статье про пакет в R все расписано гораздо подробней и понятней, с большим числом наглядных примеров и наиболее важными теоретическими выкладками.

			== Неделя 6. Эффекты воздействия ==

			=== Основные материалы ===

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%206.%20%D0%AD%D1%84%D1%84%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B8%D1%8F.pdf Слайды лекции]

			[https://colab.research.google.com/drive/1uFqihpgQxbPw61kz3N2icOzqPGeK_H-d?usp=sharing Код семинара]

			=== Рекомендуемая литература ===

			1. MLPP главы 16.5 и 28.

			2. HBE главы 12.34 и 29.22.

			=== Дополнительные материалы ===

			[https://mixtape.scunning.com Простое, но достаточно подробное введение в causal inference.]

			[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407606001023 Теория оценивания LATE с использованием дополнительных регрессоров]

			[https://academic.oup.com/ectj/article/27/2/213/7602388?login=false Примеры использования машинного обучения для оценивания эффектов воздействия в прикладных исследованиях]

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов */

2025-05-09T21:49:41Z

Неделя 4. Логистическая регрессия и метод опорных векторов

← Предыдущая версия		Версия от 21:49, 9 мая 2025
Строка 133:		Строка 133:

	1. [https://projecteuclid.org/journalArticle/Download?urlId=10.1214%2Faos%2F1013203451 Статья, в которой был предложен градиентный бустинг]		1. [https://projecteuclid.org/journalArticle/Download?urlId=10.1214%2Faos%2F1013203451 Статья, в которой был предложен градиентный бустинг]

			== Неделя 5. Машинное обучение в эконометрике ==

			=== Основные материалы ===

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%205.%20%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf Слайды лекции]

			[https://colab.research.google.com/drive/11ss8xdr6B3FPeIExktOZ90GFzGAS7mq5?usp=sharing Код семинара]

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%205.%20%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B2%20%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf Задачи семинара]

			=== Рекомендуемая литература ===

			1. HBE глава 29.

			=== Дополнительные материалы ===

			1. [https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v108i03/4527 Двойное машинное обучение в R]

			2. [https://arxiv.org/pdf/2301.09397.pdf Двойное машинное обучение в STATA]

			3. [https://jmlr.org/papers/volume23/21-0862/21-0862.pdf Двойное машинное обучение в python].

			4. [https://www.youtube.com/watch?v=eHOjmyoPCFU&t=1552s Видео лекции о теории двойного машинного обучения от создателя метода]

			5. [https://www.youtube.com/watch?v=ErecsyKEq74 Видео лекции о программной реализации двойного машинного обучения от создателей пакета]

			'''Примечание''': пакеты в R и python разработаны одними и теми же людьми, поэтому практически идентичны. Однако, в статье про пакет в R все расписано гораздо подробней и понятней, с большим числом наглядных примеров и наиболее важными теоретическими выкладками.

	= Список литературы =		= Список литературы =

Potanin: /* Экзамен */

2025-04-29T21:59:33Z

Экзамен

← Предыдущая версия		Версия от 21:59, 29 апреля 2025
Строка 34:		Строка 34:

	'''Дата''': будет объявлена позже		'''Дата''': будет объявлена позже

			[https://github.com/bogdanpotanin/Machine-Learning/blob/main/%D0%AD%D0%BA%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%20%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9.pdf Информация о досрочно экзамене]

	=== Экзамены прошлых лет ===		=== Экзамены прошлых лет ===