A gépi tanulási módszerek természettudományi/műszaki alkalmazásáról sokat hallani, de mi a helyzet a társadalomtudományokkal? Erről szól Bakó Tamás írása, amelyben rövid és jól követhető gondolatmenetben áttekinti a mesterséges neurális hálózatok működésének alapjait és bemutatja az általuk használt speciális módszert, az un. Long-Short Term Memoryt (LSTM). Munkatársaival együtt arra voltak kíváncsiak, hogy az LSTM neurális háló mennyire alkalmazható rövid távú munkakereslet előrejelzésére. Olyan modellt kerestek, amely a legjobban adja vissza a foglalkoztatás rövid távú változását 2016-2017 között a 1994-2015 közötti adatok alapján. Eredményeik azt mutatták, hogy a gépi tanulásos módszer jobb rövidtávú predikciós képességgel rendelkezik, mint a hagyományos ARIMA modell.
A cikk elérhető a KRTK Absztrakt 2018. december 5-i számában.
