ИССЛЕДОВАНИЕ ВОСТРЕБОВАННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

Аннотация

В работе исследованы основные способы изучения цифровой экономики с использованием методов машинного обучения, а также оценена степень их применения в различных ее секторах. Рассмотрены различные точки зрения на определение понятий «цифровая экономика» и «машинное обучение». Отмечается уровень развития и актуальности искусственного интеллекта и машинного обучения, а также их многоцелевое использование в различных сферах жизни общества. Рассмотрены типы задач, для решения которых при помощи методов машинного обучения обеспечивается максимальная эффективность и производительность. Выделены и раскрыты более подробно преимущества и недостатки использования методов машинного обучения. На основании проведенного сбора и анализа данных отчетности, предоставленной Федеральной службой государственной статистики «Росстат», проведен анализ, синтез и корреляция показателей, используемых для описания положения методов машинного обучения в цифровой экономике. Выделены наиболее востребованные с точки зрения применения алгоритмов машинного обучения области цифровой экономики, каждый сектор которой был иерархически классифицирован в зависимости от признака релевантности применения методов машинного обучения в нем.  Описаны способы разделения методов машинного обучения по группам. Результаты исследования позволяют сделать выводы о позиции методов машинного обучения в современной цифровой экономике, важности их применения и необходимости подготовки специалистов в этой области.

Ключевые слова: анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение, методы машинного обучения, цифровая экономика

Библиография

Chekhovych M.G., Poreva A.S., Timofeyev V.I., Henaff P. Using of the Machine Learning Methods to Identify Bronchopulmonary System Diseases with the Use of Lung Sounds // Bulletin of National Technical University of Ukraine. Series Radiotechnique. Radioapparatus building. 2018. Vol. 73. Pp. 55-62. (На англ.). DOI: 10.20535/RADAP.2018.73.55-62

Свищев А.В., Гейкер А.М. Применение больших объемов данных и машинного обучения в сельском хозяйстве // E-Scio. 2021. Том 11. № 62. С. 283-291. 

Конев К.А. Машинное обучение для поддержки принятия решений в сфере качества на промышленном предприятии // Экономика. Информатика. 2023. Tом 50. № 3. С 689-703.  DOI: 10.52575/2687-0932- 2023-50-3-689-703

Понырко Р.М. Влияние цифровой экономики на процессы банковского сектора // Экономические науки. 2020. № 188. С. 66-70. DOI: 10.14451/1.188.66

Урлапов П.С. Машинное обучение как перспективный метод управления рисками в условиях турбулентности экономики // Modern Economy Success. 2021. № 1. С. 113-118.

ИИ на службе в банке (2020). Rspectr. URL: https://rspectr.com/articles/ii-na-sluzhbe-v-banke (дата обращения: 10.10.2023).

Orlova E.V. Decision-Making Techniques for Credit Resource Management Using Machine Learning and Optimization // Information. 2020. Vol. 11(3). 17 p. (На англ.).

Созыкина М.С. Понятие цифровой экономики в России // Достижения науки и образования. 2018. Том 18. № 40. С. 25-27.

Artificial Intelligence Techniques (2023). EDUCBA (На англ.). URL: https://www.educba.com/artificialintelligence-techniques/ (дата обращения: 15.09.2023).

Russell S.J., Norvig P. Artificial intelligence: A Modern Approach. Publisher: Prentice Hall. 2010. 1152 p. (На англ.).

Сейдаметова З.С. Задачи и алгоритмы машинного обучения: вероятностные графические модели // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере. 2019. Том 1. № 23. С. 180-187.

Использование цифровых технологий организациями по Российской федерации. субъектам Российской Федерации и видам экономической деятельности (2023). Федеральная служба государственной статистики «Росстат». URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ikt-org.xlsx (дата обращения: 23.10.2023).

Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О. [и др.]. Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ. 2023. 120 с.

Инвестиции в ИИ-сектор упали на треть (2023). Коммерсантъ. URL: https://www.kommersant.ru/doc/6310999 (дата обращения: 16.10.2023).

Информация об авторах 

Егор Сергеевич Парамонов – студент, Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, Краснодар, Россия. E-mail: iamnotraitor@mail.ru

Константин Андреевич Иванцов – студент, Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, Краснодар, Россия. E-mail: konstantin.ivanyov@mail.ru

Вадим Анатольевич Мирончук – канд. экон. наук, доцент; доцент, Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, Краснодар, Россия. E-mail: mailto:mironchuk.v@edu.kubsau. SPIN РИНЦ 8042-8904. ORCID 0000-0001-9160-4704. Scopus Author ID 57221048524

Для цитирования: Парамонов Е.С., Иванцов К.А., Мирончук В.А. Исследование востребованности применения методов машинного обучения в цифровой экономике // BENEFICIUM. 2024. № 1(50). С. 22-30. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2024.1(50).22-30