Dans cet article, un cadre général pour la mise en œuvre d'une inférence efficace des paramètres dérivés de données non structurées qui contient du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Les économistes utilisent depuis longtemps des données non structurées en extrayant d'abord des caractéristiques structurées à faible dimension (par exemple, le sujet ou le sentiment d'un texte), car les données brutes peuvent être trop dimensionnelles et non interprétées afin d'inclure directement dans des analyses empiriques. La montée des réseaux neuronaux profonds a accéléré cette pratique en réduisant considérablement les coûts d'extraction des données structurées à une échelle, mais les réseaux neuronaux ne prédisent généralement pas la transmission. Cela peut répandre la distorsion aux estimations en aval, qui contiennent des données structurées imputées, et la disponibilité de différents réseaux nerveux avec différentes précharges. De plus, les préoccupations de hacking P lance. Afin de faire face à ces défis, nous appelons à l'inférence avec des données non structurées comme problème de données structurées manquantes, selon lesquelles les variables structurées provenant des entrées non structurées à haute dimension sont subordonnées. Cette perspective nous permet d'utiliser des résultats classiques de l'inférence semi-caramétrique, ce qui conduit à des estimations valides, efficaces et robustes. Nous formalisons cette approche avec Mar-S, un cadre qui combine et élargir les méthodes existantes pour l'inférence débitée en utilisant les prédictions de l'apprentissage automatique et les combine avec des problèmes familiers tels que la conclusion causale. Dans ce cadre, nous développons des estimations robustes et efficaces pour les estimations descriptives et causales et définit des défis tels que l'inférence avec les données manquantes agrégées et transformées. Cette méthode et l'économiste de mise en œuvre de mise en œuvre de mise en œuvre avec des instruments accessibles pour créer des estimations impartiales qui utilisent des données non structurées dans une variété d'applications, comme nous le montrons grâce à une nouvelle analyse de plusieurs études influentes.
Cela vient d'un journal actuel de Jacob Carlson et Melissa Dell. À propos de Kevin Bryan.
La contribution d'un cadre uniforme pour une inférence robuste et efficace avec des données non structurées est initialement apparue dans la révolution de bord.
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