Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «машинное обучение»

  • Многоуровневый анализ и прогнозирование тенденций мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Кукарцев Владислав Викторович, Гречаников Никита Дмитриевич, Глинская Анна Романовна
    Рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотация:
    В работе анализируются основные тенденции мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения. На основе открытых макроэкономических данных Всемирного банка (2010–2023 гг.) проведён многоуровневый анализ показателей более чем 170 стран. Цель исследования – выявить взаимосвязи между экономическими индикаторами и факторами роста ВВП. Сравнение линейной регрессии и алгоритма Random Forest показало преимущества ансамблевых методов в выявлении нелинейных зависимостей. Результаты подтверждают эффективность интеллектуального анализа данных для повышения точности экономических прогнозов.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, машинное обучение, макроэкономика, Data Science, рост ВВП, нелинейное моделирование
    Перейти 

  • Цифровая зрелость предприятий и её экономические эффекты теоретические основы, данные и кластерный анализ

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современные тренды управления, экономики и предпринимательства: от теории к практике
    Авторы:
    Ишмухаметова Диана Руслановна, Нажмутдинов Руслан Азатович, Глинская Анна Романовна, Ершов Юрий Константинович
    Рубрика:
    Историко-теоретические аспекты экономики и предпринимательства
    Аннотация:
    В статье рассматривается влияние цифровой зрелости предприятий на их экономические результаты. Анализ основан на данных 8 412 компаний промышленности и сервисного сектора за период 2015–2024 гг. Представлены теоретические подходы к пониманию цифрового капитала, методология формирования индекса цифровой зрелости IDM и результаты кластеризации предприятий по уровню цифровой интеграции. Выявлены группы компаний с различной структурой цифровых компетенций и показано, что высокие уровни зрелости связаны с качественным переходом в динамике выручки.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, экономический рост, машинное обучение, цифровая трансформация, цифровая зрелость, анализ данных, кластеризация, производительность предприятий
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в экономике Республики Беларусь

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современные тренды управления, экономики и предпринимательства: от теории к практике
    Авторы:
    Корбит Алексей Павлович, Шарова Ксения Игоревна
    Рубрика:
    Макроэкономическое регулирование национальной экономики и механизмы совершенствования государственной экономической политики
    Аннотация:
    В статье рассматривается роль и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в экономику Республики Беларусь. Несмотря на высокий потенциал отечественного ИТ-сектора и активные шаги по цифровой трансформации – включая создание Центра ИИ при Национальном банке, применение нейросетей в здравоохранении, сельском хозяйстве и госуправлении – страна сталкивается с рядом вызовов: недостаток квалифицированных кадров, ограниченный доступ к структурированным данным, низкая цифровая грамотность населения, а также отсутствие специализированного регуляторного органа по контролю и безопасности ИИ. Особое внимание уделено вопросам этики, прозрачности, защиты данных и рисков предвзятости алгоритмов. Автор подчёркивает необходимость разработки комплексной национальной стратегии, объединяющей усилия государства, бизнеса и научного сообщества, а также важность международного сотрудничества для устойчивого и безопасного развития ИИ как драйвера экономического роста и цифрового суверенитета Республики Беларусь.
    Ключевые слова:
    человеческий капитал, искусственный интеллект, машинное обучение, цифровая трансформация, большие данные, нейросети, цифровой суверенитет
    Перейти 

  • Принцип работы рекомендательных систем и их влияние на человека на примере «YouTube»

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Тагиров Марк Ильич, Ушаков Александр Анатольевич, Терещенко Олеся Валерьевна
    Рубрика:
    Менеджмент и его разновидности, диверсификация, маркетинг, ценообразование и логистика
    Аннотация:
    В статье проводится анализ рекомендательной системы «YouTube», а также проводится исследование архитектуры системы, которая, в свою очередь, основана на двухэтапной модели машинного обучения, с учетом внедрения методов самообучения и ее эволюция в 2025 г. Уделяется основное внимание выявлению и систематизации рисков, которые связаны с персонализацией контента, таких как формирование «информационных пузырей», влияние на поведения пользователя и продвижение радикального контента. Представлены рекомендации для снижения выявленных негативных эффектов у пользователей и разработчиков на основе актуальных научных публикаций и статистики.
    Ключевые слова:
    зависимость, искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, персонализация, YouTube, большие языковые модели, рекомендательные системы, информационный пузырь
    Перейти 

  • Применение технологий искусственного интеллекта для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур: ключевые аспекты и значение для агрообразования

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-педагогические вопросы образования и воспитания
    Авторы:
    Меланич Александра Викторовна, Кукарцев Владислав Викторович
    Рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотация:
    В статье рассматривается вопрос перспектив использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, в частности, прогнозирования урожайности, а также интеграции этих задач в образовательные программы АПК. В статье анализируются ключевые аспекты применения технологий и методов ИИ для решения задач прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В контексте быстрого развития цифровых технологий и доступности больших данных о климате, почве и культурах, методы машинного обучения, особенно нейронные сети, становятся все более привлекательными инструментами для точной оценки ожидаемой урожайности. Очевидно, что актуальным является и необходимость подготовки специалистов агропромышленного сектора, владеющих соответствующими инструментами.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, урожайность, большие данные, нейронные сети, цифровые двойники, сельскохозяйственные технологии, агрообразование
    Перейти 

  • Применение технологий искусственного интеллекта в управлении корпоративными финансами: методологические и практические аспекты

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы экономики, права и социологии
    Автор:
    Бессонова Дарья Сергеевна
    Рубрика:
    Финансы и кредит. Экономика предпринимательства
    Аннотация:
    Автор статьи подчеркивает, что в условиях цифровой трансформации экономики искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым инструментом повышения эффективности финансового управления в корпорациях. В работе рассматриваются вопросы современных подходов к интеграции ИИ и DeepTech-технологий в процессы контроля, анализа и стратегического планирования корпоративных финансов. Особое внимание уделяется целесообразности применения нечётко-когнитивного моделирования, систем поддержки принятия решений и методов машинного обучения для оценки финансово-экономического состояния предприятий, прогнозирования рисков и формирования управленческих стратегий. Отмечено, что внедрение ИИ позволяет не только автоматизировать рутинные операции, но и повысить точность финансового прогнозирования, обеспечить адаптивность к внешним вызовам и снизить операционные издержки, но выделены ограничения, связанные с качеством данных, проблемой «чёрного ящика» и необходимостью обеспечения объяснимости алгоритмических решений в регулируемой финансовой среде.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, финансовый анализ, машинное обучение, корпоративные финансы, управление рисками, системы поддержки принятия решений, DeepTech, нечётко-когнитивное моделирование
    Перейти 

  • Применение технологий адаптивного обучения в корпоративной аналитике: на примере ИАС учета рабочего времени

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Оганисян Артур Ашотович, Таракан Нина Сергеевна, Панфилов Илья Александрович
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    В статье рассматривается инновационный подход к повышению корпоративной продуктивности через адаптацию технологий адаптивного обучения для управления персоналом. Исследование базируется на разработке информационно-аналитической системы (ИАС), которая переносит принципы персонализации образовательного процесса в инструмент оптимизации рабочих процессов.
    Ключевые слова:
    адаптивные технологии, машинное обучение, оптимизация бизнес-процессов, информационно-аналитическая система, персонализация обучения, корпоративная аналитика, управление продуктивностью, автоматизация учета рабочего времени, образовательные технологии в бизнесе
    Перейти 

  • Внедрение технологий искусственного интеллекта в цифровую среду сельхозпредприятий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Тенденции развития образования: педагог, образовательная организация, общество – 2025
    Авторы:
    Блинцов Вадим Романович, Красовская Людмила Владимировна
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    В статье исследуются перспективы и вызовы внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в цифровую среду сельскохозяйственных предприятий. Рассматриваются ключевые направления применения ИИ, такие как точное земледелие, мониторинг состояния посевов и животных, автоматизация процессов управления, прогнозирование урожайности и оптимизация цепочек поставок. Анализируются потенциальные преимущества использования ИИ для повышения эффективности, устойчивости и конкурентоспособности сельхозпроизводства [1].
    Ключевые слова:
    автоматизация, искусственный интеллект, сельское хозяйство, цифровизация, устойчивое развитие, машинное обучение, большие данные, точное земледелие, прогнозирование урожайности
    Перейти 

  • Алгоритмы персонализированного образования с применением искусственного интеллекта

    Статья в сборнике трудов конференции
    Психолого-педагогические исследования – Тульскому региону
    Авторы:
    Парфенова Ирина Анатольевна, Галушко Ирина Геннадьевна, Бачуринская Дарья Анатольевна, Гладкая Александра Сергеевна
    Рубрика:
    Искусственный интеллект в образовании: возможности и риски.
    Аннотация:
    В статье рассматриваются алгоритмы персонализированного образования с применением искусственного интеллекта, направленные на создание адаптивных образовательных траекторий для учащихся. Авторы анализируют современные технологии, такие как системы на основе машинного обучения, виртуальные ассистенты и рекомендательные алгоритмы, подчеркивая их преимущества в повышении мотивации и академических результатов студентов. Особое внимание уделено примерам успешных платформ, включая Albert и Knewton, а также вызовам, связанным с внедрением этих технологий, таким как защита данных и необходимость тонкой настройки алгоритмов.
    Ключевые слова:
    образовательные технологии, адаптивное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, персонализированное образование, индивидуальные траектории
    Перейти 

  • Математическое моделирование рисков в управлении проектами

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономические процессы современного общества
    Авторы:
    Титова Екатерина Александровна, Баширова Диана Равкатовна
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    В статье рассматривается проблема повышения эффективности управления рисками в проектах в условиях высокой неопределенности и постоянно меняющейся внешней среды. Предметом исследования являются современные методы математического моделирования. Объект исследования – процессы риск-менеджмента в различных областях. В исследовании применялись методы системного анализа, сравнительной оценки и практического моделирования. Рассматриваются такие аспекты, как точность прогнозирования, адаптивность методов и их применимость в российских реалиях. Вкладом авторов в исследование является систематизация современных методов и их практических применений, а также выявление основных тенденций развития риск-менеджмента. Авторы приходят к выводу, что успешное управление рисками требует совместной работы нескольких сфер.
    Ключевые слова:
    проект, анализ, методы, моделирование, искусственный интеллект, машинное обучение, управление рисками, деревья решений
    Перейти 

  • Цифровизация бухгалтерии: влияние технологий на финансовый учет

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономические процессы современного общества
    Авторы:
    Соболева Полина Максимовна, Стрекалова Светлана Александровна
    Рубрика:
    Совершенствование государственного регулирования экономики и правового регулирования экономических процессов
    Аннотация:
    В статье рассмотрена специфика цифровизации бухгалтерии, различные цифровые технологии в бухгалтерском учете. Описаны преимущества и риски цифровизации в бухгалтерии.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, цифровизация, машинное обучение, бухгалтерия
    Перейти 

  • Повышение квалификации прокуроров в условиях цифровой трансформации органов прокуратуры Российской Федерации

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Автор:
    Шабаров Дмитрий Валентинович
    Рубрика:
    Цифровые тренды и повышение качества профессионального образования
    Аннотация:
    В статье излагается опыт использования российских цифровых сервисов во внутриведомственной системе повышения квалификации органов прокуратуры Российской Федерации (на примере прокуратуры г. Санкт-Петербурга). Представлены результаты психолого-педагогического эксперимента, доказывающего эффективность применения презентаций-ретрансляторов комбинированного типа в процессе индивидуальной подготовки прокурорских работников прокуратуры Российской Федерации.
    Ключевые слова:
    повышение квалификации, практико-ориентированное обучение, самообразование, машинное обучение, цифровая образовательная среда
    Перейти 

  • Модели частичной автоматизации управленческих процессов с применением машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы экономики, права и социологии
    Авторы:
    Игонина Ксения Андреевна, Басырова Эльмира Илдаровна
    Рубрика:
    Менеджмент и маркетинг
    Аннотация:
    В условиях цифровой трансформации и роста объёмов данных традиционные методы управления становятся менее эффективными. Машинное обучение, в свою очередь, позволяет автоматизировать рутинные задачи и повышать точность прогнозирования. В статье рассмотрены основные модели машинного обучения, применяемые в управленческих процессах, создавая сбалансированную систему принятия решений. Проведена классификация по типу обучения и по типам решаемых задач.
    Ключевые слова:
    менеджмент, автоматизация, искусственный интеллект, машинное обучение
    Перейти 

  • Дефолт предприятий как угроза экономической безопасности: методы прогнозирования и управления рисками

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы экономики, права и социологии
    Автор:
    Мазур Олег Анатольевич
    Рубрика:
    Финансы и кредит. Экономика предпринимательства
    Аннотация:
    В статье рассматривается дефолт предприятий как угроза экономической безопасности государства. Исследуются факторы, приводящие к дефолту, включая внешние (макроэкономическая нестабильность, законодательные изменения) и внутренние (неэффективное управление, низкая производительность, высокая долговая нагрузка). Анализируются последствия дефолта, такие как рост безработицы, снижение налоговых поступлений, ухудшение финансового положения банков и цепная реакция банкротств. Особое внимание уделяется методам прогнозирования и управления рисками дефолта, включая финансовый анализ, скоринговые модели, машинное обучение и системы раннего предупреждения. Подчеркивается значимость комплексного мониторинга экономических угроз и повышения прозрачности финансовой отчетности.
    Ключевые слова:
    экономическая безопасность, финансовый анализ, машинное обучение, финансовые риски, дефолт предприятий, прогнозирование дефолта, кризисное управление, система раннего предупреждения
    Перейти 

  • Идентификация эконометрических моделей симультанных уравнений и систем управления на основе машинного обучения

    Глава в книге
    Эффективное развитие современной экономики: проблемы и перспективы
    Автор:
    Минитаева Алина Мажитовна
    Рубрика:
    Глава 12
    Аннотация:
    В главе предлагается метод анализа экономических систем, основанный на использовании модели симультанных уравнений и машинного обучения. Рассмотрена архитектура полносвязной нейронной сети, способная отражать структуру системы управления с дискретным временем и позволять идентифицировать систему симультанных уравнений. Предлагается метод обучения нейронной сети, который позволяет оценить коэффициенты системы симультанных уравнений. Представлен метод прогнозирования многомерного временного ряда на основе оцененных структурных параметров системы с использованием перцептрона.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, идентификация систем управления, нейронная сеть, перцептрон, многомерный временной ряд, симультанные уравнения, одновременные уравнения, система управления с дискретным временем
    Перейти 

  • Обучение нейронных сетей на финансовых данных: вызовы и решения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы права, экономики и управления
    Автор:
    Кокшин Антон Эдуардович
    Рубрика:
    Экономика предпринимательства
    Аннотация:
    В последние годы нейронные сети становятся все более актуальными в сфере финансов. Однако, несмотря на их потенциал, существует ряд вызовов, связанных с обучением моделей на финансовых данных. В статье рассматриваются основные проблемы, такие как качество данных, сложность временных рядов, переобучение моделей и интерпретируемость результатов, а также предлагаются возможные решения этих проблем.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, финансы, искусственные нейронные сети, искусственные интеллект
    Перейти 

  • Управление финансовыми активами с использованием прогнозных моделей искусственного интеллекта

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономический ландшафт региона: инвестиции роста
    Автор:
    Галкин Илья Николаевич
    Рубрика:
    Развитие финансовых рынков
    Аннотация:
    В статье проведен обзор областей применения искусственного интеллекта в рамках процесса управления финансовыми активами. Продемонстрирована возможность использования моделей искусственного интеллекта прогнозирования величины капитализации компании для подбора финансовых активов, составляющих портфель акций. Для демонстрации данной возможности была построена модель машинного обучения при помощи алгоритма градиентного бустинга, использующая данные 1208 российских и американских публичных компаний, для прогнозирования капитализации этих компаний на горизонте одного календарного года. Сделан вывод о возможности использования подобных моделей машинного обучения для решения задач портфельного менеджмента.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, управление активами, ИИ в финансах, портфельная теория
    Перейти 

  • Современные проблемы и требования применения генеративного искусственного интеллекта в системе образования

    Статья в сборнике трудов конференции
    Сормовские чтения-2025: научно-образовательное пространство, реалии и перспективы повышения качества образования
    Авторы:
    Хентонен Анна Геннадьевна, Русин Андрей Александрович
    Рубрика:
    Инновации в образовании: интеграция новых знаний и технологий в учебные программы
    Аннотация:
    В статье представлен анализ нормативных документов и требований к изучению ГИИ в системе образования, основные проблемы и пути решений по улучшению качества образования на основе машинного обучения. Выявлены основные преимущества использования ГИИ в обучении, а также проблемы и противоречия. Представлены основные способы внедрения ГИИ в систему образования.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, генеративный искусственный интеллект, ГИИ, алгоритм обучения ГИИ с учителем, алгоритм обучения ГИИ без учителя
    Перейти 

  • Современные тенденции развития образования: игровой подход

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современный образовательный процесс: психолого-педагогическое сопровождение, воспитательные стратегии
    Автор:
    Хадипаш Джанет Шихамовна
    Рубрика:
    Современные тенденции развития образования
    Аннотация:
    Статья посвящена анализу игрового подхода в современном образовании. Рассматриваются понятия игры и игрофикации, их роль в повышении эффективности учебного процесса. Особое внимание уделяется преимуществам игрофикации, таким как повышение мотивации, вовлеченности и развитие творческих способностей учащихся. Анализируются потенциальные риски игрового подхода, включая игровую зависимость и поверхностное усвоение материала. Обсуждаются перспективы использования искусственного интеллекта и машинного обучения в игрофикации. Выделяются проблемы внедрения игрового подхода, связанные с технической оснащенностью учебных заведений и готовностью педагогов. Подчеркивается необходимость комплексного подхода к реализации игрофикации в образовании.
    Ключевые слова:
    образование, мотивация, игрофикация, искусственный интеллект, машинное обучение, вовлеченность, цифровое образование, профессии будущего, подготовка педагогов, технологии в образовании, игровые механики, игровой подход
    Перейти 

  • Возможности применения информационных-интеллектуальных систем в рабочей среде с целью обучения и автоматизации

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современный образовательный процесс: психолого-педагогическое сопровождение, воспитательные стратегии
    Автор:
    Валуева Анастасия Евгеньевна
    Рубрика:
    Современные тенденции развития образования
    Аннотация:
    В статье рассматриваются вопросы классификации информационно-интеллектуальных систем как инструмента поиска необходимой информации, обработка и анализ которой происходит различными путями с целью применения в технологических сферах, а также автоматизации рабочих процессов. Изучены и обобщены категории информационно-интеллектуальной системы. Отмечены особенности естественно-языкового интерфейса как одной из главных составляющих классификации.
    Ключевые слова:
    методы обучения, машинное обучение, адаптивная система, экспертная система, система естественного языка, логические языки, гибридная система, информационно-интеллектуальная система
    Перейти 

  • Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса

    Статья в сборнике трудов конференции
    Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах
    Автор:
    Иглинская Инна Геннадьевна
    Рубрика:
    Информационные технологии в управлении бизнесом
    Аннотация:
    В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в повышении эффективности бизнес-процессов. В условиях стремительного технологического прогресса компании сталкиваются с необходимостью адаптации к новым реалиям, и ИИ становится ключевым инструментом для достижения конкурентных преимуществ. Анализируются основные области применения ИИ, включая автоматизацию рутинных задач, улучшение клиентского сервиса, прогнозирование потребительского поведения и оптимизацию управления ресурсами. Особое внимание уделяется примерам успешного внедрения ИИ в различных отраслях, таких как финансы, розничная торговля и производство. Обсуждаются вызовы и риски, связанные с интеграцией ИИ в бизнес, включая вопросы этики и защиты данных. Статья подчеркивает важность стратегического подхода к внедрению технологий ИИ, а также необходимость подготовки кадров для работы с новыми инструментами. В заключение сделаны выводы о перспективах использования ИИ для повышения общей эффективности и устойчивости бизнеса в условиях цифровой экономики.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, подготовка кадров, искусственный интеллект, конкурентные преимущества, машинное обучение, цифровая трансформация, анализ данных, автоматизация процессов, защита данных, эффективность бизнеса, инновации в бизнесе, оптимизация ресурсов, клиентский сервис, этика ИИ, стратегическое внедрение
    Перейти 

  • Особенности картографирования рисков на основе машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах
    Авторы:
    Рыхтикова Наталья Александровна, Степанов Радий Викторович
    Рубрика:
    Информационные технологии в управлении бизнесом
    Аннотация:
    Принятие объективных и результативных управленческих решений должно основываться на учёте рисков, характерных для деятельности рассматриваемого экономического субъекта. Сложность идентификации и оценки рисков связана с необходимостью обработки большого объёма информации. На основе изучения основных задач картографирования рисков определены способы применения машинного обучения в рамках установленного целеполагания. Использование машинного обучения как инструмента картографирования рисков позволит оптимизировать процедуры определения видов и степени воздействия рисков, используемых при их картографировании.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, картографирование рисков, задачи классификации и кластеризации рисков, корпоративные информационные системы
    Перейти 

  • Современные проблемы выявления мошеннических схем с ценными бумагами

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Автор:
    Шкалов Роман Валерьевич
    Рубрика:
    Угрозы экономической безопасности и пути их преодоления
    Аннотация:
    Статья посвящена анализу современных проблем и методов выявления мошеннических схем с ценными бумагами, выделенному влиянию технологического прогресса на эволюцию мошеннических методик и обзору эффективных инструментов для борьбы с ними на финансовом рынке. Автором освещена актуальная проблематика идентификации мошеннических операций с ценными бумагами, а также рассмотрены современные подходы и инструменты, используемые для борьбы с незаконными манипуляциями на рынке.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, цифровые технологии, мошенничество с ценными бумагами, инвестиционный рынок, идентификация мошенничества
    Перейти 

  • Роль искусственного интеллекта в развитии малого бизнеса: проблемы и перспективы

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Туаршева Милана Исмаиловна, Щербакова Валентина Андреевна, Пенчук Алина Юрьевна
    Рубрика:
    Проблемы и перспективы развития малого бизнеса
    Аннотация:
    Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом, который позволяет повышать эффективность бизнеса. Этим активно пользуются корпорации и крупные компании. Но искусственный интеллект начинает широко применяться и предприятиями малого бизнеса, что освещается в статье.
    Ключевые слова:
    социальные сети, искусственный интеллект, малый бизнес, машинное обучение, нейросеть, создание контента, email-рассылки
    Перейти 

  • Прогнозирование инфляции с помощью моделей машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономические процессы современного общества
    Автор:
    Грязнов Сергей Александрович
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    Статья посвящена вопросам прогнозирования инфляции в среде с большим объемом данных, что является сложной задачей и активной областью исследований. Один из методологических вопросов заключается в том, как найти и извлечь информацию с наибольшей предсказательной силой для интересующей переменной, если имеется много высококоррелированных предикторов, как в задаче прогнозирования инфляции. Традиционно для решения этой проблемы использовались факторные модели, однако сегодня модели машинного обучения, такие как случайные леса, могут предложить более эффективные решения проблемы.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, случайный лес, прогнозирование инфляции, макроэкономические показатели, моделирование многомерных данных, прогностический анализ
    Перейти