統計數據
經濟學家對機器學習的使用有多普遍？
我想知道機器學習，特別是在許多數據科學家中被認為是最先進的深度神經網路，如何在經濟學家或類似領域的其他專家（例如銀行分析師）中用於預測經濟狀況， ETC…
我知道在計量經濟學中人們大量使用統計數據。但它專注於統計，而不是機器學習，更不用說深度學習了。
它有多普遍？什麼樣的方法/算法/模型，如果有的話，在什麼樣的經濟學家中經常被用於什麼樣的目的？我在哪裡可以看到他們的作品（例如部落格、論文等…）
我將嘗試回答第一個問題（它有多流行？）和最後一個問題（我在哪裡可以看到他們的作品？）。
《經濟學人》最近發表了一篇關於機器學習出現在標準經濟論文中的文章。他們製作了一個漂亮的圖表，轉載如下：
儘管機器學習與大數據混為一談，但自 2014 年以來它們的使用量有所增加。當然，這是對文獻的非常狹窄的選擇（NBER 工作論文，只有摘要），但這只是一個開始。
關於在哪裡可以使用機器學習找到論文，您可以在此處（找到 26,665 個文件）或此處（找到 337 個文件）使用“關鍵字”搜尋。後者允許您選擇日期，您可以使用這些日期來建立自己的機器學習相關出版物每年的指標。
最後，關於部落格，我不知道有專門的 ML/DL 經濟學家部落格。但是，這裡有一個非常有用的部落格聚合器，它已經索引了大多數可用的“嚴肅”部落格。被索引的部落格文章的完整列表在這裡。搜尋“機器”或“深度”不會產生結果。但是，有一些“計量經濟學”和“統計數據”可能會對您有所幫助。
