Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Bastiaan Quast
Bastiaan Quast.jpg
Альма-матерАспирантура
Известенrnn (программное обеспечение) , datasets.load
Научная карьера
Поляэкономика , наука о данных , машинное обучение
УчрежденияЮНКТАД , Международный союз электросвязи
ДокторантРичард Болдуин , Жан-Луи Аркан
Веб-сайтhttps://qua.st/

Бастиан Кваст - голландско-швейцарский экономист и аналитик данных . Он является основным автором структуры глубокого обучения rnn с открытым исходным кодом на языке программирования R и пакета datasets.load , а также пакетов R по декомпозиции глобальной цепочки создания стоимости и WIOD и по дизайну разрывов регрессии . [1] Квост является пра-пра-правнук Нобелевской премии мира лауреат Tobias Ассера . [2]

Ранняя жизнь и образование [ править ]

Бастиан Кваст окончил Гронингенский университет со степенью бакалавра экономики и бакалавра теоретической философии . Он имеет степень магистра в области эконометрики из Университета Санкт - Галлена он получил степень доктора философии из Академического института с советниками Ричард Болдуин и Жан-Луи Arcand , его работа на местных языках и использования Интернета обсуждался в 2017 G20 встречи в Германии . [3] [4] [5]

Карьера [ править ]

Снимок экрана графического интерфейса datasets.load

Bastiaan Квост создал популярные машинное обучение рамочных РНН в R, что позволяет родные реализации рецидивирующих нейронных сетевых архитектур, такие как LSTM и ГРУ (> 30000 загрузки [6] ). Работая в ЮНКТАД , Quast разработал популярный пакет datasets.load , который входит в 10% самых загружаемых пакетов R (> 50 000 [7] ). Пакеты R Decpr и wiod были загружены> 20 000 раз. [8] [9] rddtools пакета, на регрессионном дизайн прерывности скачано> 20000 раз. [10]В настоящее время Quast работает в Международном союзе электросвязи . [11]

Библиография [ править ]

Куммриц, Виктор; Quast, Bastiaan (2017). Глобальные производственно-сбытовые цепочки в развивающихся странах . Лондон, Великобритания: VoxEU .

Ссылки [ править ]

  1. ^ Quast, Bastiaan (12.06.2019), Regresssion Discontinuity in R. , получено 19.09.2019.
  2. ^ «Стивен Гай Кваст» . www.dutchjewry.org . Проверено 6 октября 2019 .
  3. ↑ Тейлор, Эмили (16 февраля 2017 г.). «Преодоление цифрового разрыва: навыки инфраструктуры и расширение прав и возможностей женщин» (PDF) . G20 Insights .
  4. ^ "Les motifs de la lenteur d'Internet en Afrique | Info Afrique" . Информация Afrique (на французском). 2016-08-30 . Проверено 24 сентября 2018 .
  5. ^ Менеджер, Африка (2016-08-30). "Internet Society se penche sur l'Afrique" . Африканский менеджер (на французском) . Проверено 24 сентября 2018 .
  6. ^ Quast, Bastiaan (30 августа 2019 г.), Recurrent Neural Networks in R. , получено 19 сентября 2019 г.
  7. ^ Quast, Bastiaan (2019-03-26), Инструменты для просмотра наборов данных в интерфейсе RVisual для загрузки наборов данных в RStudio из всех установленных (выгруженных) пакетов .: bquast / datasets.load , получено 19.09.2019
  8. ^ Quast, Bastiaan (2019-05-16), разложение GVC в R. , получено 2019-09-19
  9. ^ Quast, Bastiaan (2019-09-12), Наборы данных из базы данных World Input Output, за 1995-2011 годы: bquast / wiod , получено 2019-09-19
  10. ^ Quast, Bastiaan (12.06.2019), Regresssion Discontinuity in R. , получено 19.09.2019.
  11. ^ "unctad.org | Электронная неделя 2018 |" . unctad.org . Архивировано 24 сентября 2018 года . Проверено 1 апреля 2020 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Bastiaan Quast