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dc.contributor.advisorCajueiro, Daniel Oliveira-
dc.contributor.authorAlves, Matheus Facure-
dc.identifier.citationALVES, Matheus Facure. Da econometria ao aprendizado de máquina. 2017. 53 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2017.pt_BR
dc.description.abstractNos últimos anos, aprendizado de máquina progrediu de forma exponencial, atraindo o interesse não só de acadêmicos mas do publico geral. No entanto, ainda é tímida a aplicação do ferramental de aprendizado de máquina em questões de interesse econométrico. Assim, este trabalho visa cobrir um pouco dessa lacuna, introduzindo aprendizado de máquina na forma de uma transição suave a partir da econometria.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAprendizado do computadorpt_BR
dc.subject.keywordEconometriapt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.titleDa econometria ao aprendizado de máquinapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2018-04-16T13:20:13Z-
dc.date.available2018-04-16T13:20:13Z-
dc.date.submitted2017-11-28-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/19922-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1In recent years, machine learning has achieved exponential growth, attracting the interest not only from academics but also from the general public. However, there si still very little work on the application of machine learning tools in questions of econometric interest. Thus, this paper aims to cover a little of this gap, introducing machine learning in the form of a smooth transition from econometrics.pt_BR
Aparece na Coleção:Ciências Econômicas

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