Bài tham luận cung cấp đánh giá toàn diện về những tiến bộ gần đây của Học máy trong các ứng dụng đặc biệt là các lĩnh vực mới nổi. Đầu tiên các tác giả giới thiệu các khái niệm về học máy và phân loại chúng theo giải thuật. Tiếp theo, dựa vào những nghiên cứu trước đây, các tác giả tổng hợp, phân tích những đóng góp ban đầu của Học máy đối với ngành kinh tế học. | ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG CÁC NGHIÊN CỨU KINH TẾ Thị Thuý amp Lê Thị Xuân Thu Khoa Quản trị Trường Đại học Luật TÓM TẮT Bài tham luận cung cấp đánh giá toàn diện về những tiến bộ gần đây của Học máy trong các ứng dụng đặc biệt là các lĩnh vực mới nổi. Đầu tiên các tác giả giới thiệu các khái niệm về học máy và phân loại chúng theo giải thuật. Tiếp theo dựa vào những nghiên cứu trước đây các tác giả tổng hợp phân tích những đóng góp ban đầu của Học máy đối với ngành kinh tế học. Kết quả cho thấy các công cụ và mô hình của học máy kết hợp đã thể hiện những ưu điểm vượt trội hơn tiêu biểu là đối với các ứng dụng dự báo giá cổ phiếu xu hướng giá tiền điện tử dự báo nhu cầu sử dụng năng lượng chiến lược giao dịch phân tích xu hướng năng lượng các vấn đề về chính sách chiến lược. Cuối cùng thông qua bài viết các tác giả đưa ra những nhìn nhận về hạn chế của Học máy và từ đó đề xuất những hướng nghiên cứu mở rộng của nó trong tương lai. Từ khóa Học máy mô hình ứng dụng kinh tế năng lượng tài chính chính sách dự báo đề xuất ABSTRACT The paper provides a comprehensive review of the recent advances in Machine Learning especially emerging applications. Firstly the authors introduce the concepts of machine learning and classify them by algorithm. Next based on previous studies we synthesize and analyze the machine learning s early contributions to economics. The results show that the tools and models of combined machine learning have shown outstanding advantages typically in the applications of stock price forecasting cryptocurrency price trends energy demand forecasting energy trend analysis policy and strategy issues. Finally through the article we give their views on the limitations of Machine Learning and then propose its further research directions in the future. Keywords Machine learning model application energy economics finance policy forecasting proposal 1. Tổng quan nghiên cứu 181 Học máy Machine Learning ML đề cập đến một lớp mô hình khoa học có thể .
