Аспирантура. Мен әлі күнге дейін нейрондық желім регрессиялық моделімді 20%-ға жеңген бір сынақты есімде сақтаймын. Әзіл емес - мен апталап эконометрика курстарын және әмиянға толы оқулықтарды оқып бітірдім. Сол сәт пе? Шам. Күрделілік шатасқанда - белгісіздік, мінез-құлық және үлгі хаосы жиналғанда - жасанды интеллект күшейеді.
-
Үлгіні тану : Терең торлар ерекшеліктер мұхиттары арқылы жүзіп, экономистердің мыңдаған кофеге қажет болатын корреляцияларын табады [1].
-
Деректерді қорыту : айнымалыларды қолмен таңдауды ұмытыңыз - машина жасау қозғалтқыштары бүкіл буфетті жейді [1].
-
Сызықтық емес талдау : Себеп-салдар зигзагында олар жыпылықтамайды. Шектік әсерлер ме? Асимметрия ма? Олар түсінеді [2].
-
Автоматтандыру : Құбыр желісінің сиқыры. Тазалау, оқыту, баптау - бұл ешқашан ұйықтамайтын тағылымдамадан өтушілермен бірдей.
Әрине, біз әлі де бастапқы кодтың біржақтылығымыз. Оған қате үйретсең, ол қате үйренеді. Сол эмодзи көз қысады ма? Бұл орынды. 😉
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Жасанды интеллект алмастыра алмайтын және алмастыратын жұмыс орындары.
Жасанды интеллекттің ағымдағы және болашақ жұмыс орындарына әсерін жаһандық талдау.
🔗 Қаржы мәселелеріне арналған ең жақсы жасанды интеллект
Ақылды және дәл қаржылық түсініктер беретін ең жақсы жасанды интеллект құралдары.
🔗 Бизнес стратегиясына арналған жасанды интеллектпен жұмыс істейтін сұранысты болжау құралдары.
Кәсіпорындарға сұранысты болжауға және стратегияларды тиімді жоспарлауға көмектесетін құралдар.
Салыстыру кестесі: Экономикаға арналған жасанды интеллект құралдары
| Құрал / Платформа | Кімге арналған | Бағасы | Неліктен жұмыс істейді / Ескертулер |
|---|---|---|---|
| Жасанды интеллект экономисі (Salesforce) | Саясат әзірлеушілері | Тегін (ашық бастапқы код) | RL модельдері салық салу схемаларын жақсарту үшін сынақтан өткізу және қателесу арқылы жүзеге асырылады [3] |
| H2O.ai | Деректер ғалымдары мен аналитиктері | $$$ (әртүрлі болады) | Сүйреп апару түсініктілікпен үйлеседі - керемет үйлесім |
| Google AutoML | Ғалымдар, стартаптар | Орташа диапазон | Бассаңыз, үйренеді. Толық стек, кодты таңдау міндетті емес ML |
| Эконометрика құралдар жинағы (MATLAB) | Зерттеушілер мен студенттер | $$ | Ескі мектеп жасанды интеллектпен кездеседі - гибридті тәсілдер құпталады |
| OpenAI GPT модельдері | Жалпы пайдалану | Фремиум | Қорытындылау. Модельдеу. Пікірталастың екі жағын да талқылау. |
| EconML (Microsoft) | Қолданбалы зерттеушілер | Тегін | Күрделі мәселелерді шешуге арналған құралдар жинағы |
Болжамды модельдеу өзгеріске ұшырайды 🧠
Регрессия жақсы жүрді. Бірақ қазір 2025 жыл, және:
-
Нейрондық желілер қазір экономикалық өзгерістерге толқын серферлері сияқты төтеп береді – инфляцияны ерекше уақытпен болжайды [2].
-
NLP құбырлары тұтынушылардың қозуы мен жасырын көңіл-күйдің күрт өсуі үшін Reddit пен Reuters-ті зерттейді.
-
Агентке негізделген модельдер болжам жасамайды - олар барлық «егер» дегенді тексеріп, тұтас қоғамдарды silico-да басқарады.
Нәтижесі? Кім өлшеу жүргізетініне байланысты болжам қателіктерінің 25%-ға төмендеуі [2]. Болжамдар аз. Негізделген болашақтар көбірек.
Мінез-құлық экономикасы машиналық оқытумен кездеседі
Міне, осы жерде бәрі ерекше болып кетеді... Бірақ керемет.
-
Иррационалды үлгілер : Тұтынушылар адамдар сияқты әрекет еткенде кластерлер пайда болады.
-
Шешім қабылдаудан шаршау : Адам неғұрлым ұзақ сауда жасаса, соғұрлым оның таңдауы нашарлайды. Модельдер бұл өзгерісті жақсы түсіреді.
-
Микро-макро сілтемелер : Сіздің кофе сатып алуыңыз? Бұл деректер. Ал жинақталған кезде? Алғашқы сигналдар - қатты сигналдар.
Сосын динамикалық баға белгілеу бар - сатып алу себетіңіз секунд сайын өзгеріп отырады. Қорқынышты ма? Мүмкін. Бірақ бұл жұмыс істейді.
Экономикалық саясатты жобалаудағы жасанды интеллект
Саясатты модельдеу енді электрондық кестелерде тұрып қалмайды.
«AI Economist ортасы статикалық базалық көрсеткіштермен салыстырғанда теңдік пен өнімділікті 16%-ға жақсартатын прогрессивті салық саясатын үйренді» [3].
Қарапайым тілмен айтқанда: алгоритмдер үкіметтердің құмсалғыш режимінде ойнады - және салық салудың жақсырақ жүйелерімен шықты. Бюджеттік шектеулер әлі де қолданылады. Бірақ енді саясатты нақты экономикаға енгізбес бұрын оны кодта прототип ретінде қолдануға болады.
Нақты әлемдегі экономикалық қолданбалар 🌍
Мұның ешқайсысы бумен жұмыс істейтін бағдарлама емес. Ол тыныш, тиімді, барлық жерде таралуда:
-
Орталық банктер қаржылық жарықшақтарды кеңеймес бұрын зерттеу үшін ML-ге негізделген стресс модельдерін пайдаланады [2].
-
Бөлшек саудагерлер болжамды қайта толтыру жүйелері арқылы қоймада таусылған тауарлардың мөлшерін төмендетеді [4].
-
Несиелік рейтингілерді бағалаушылар көбірек адамдарға несиелік есік ашу үшін балама деректерді (мысалы, телефон шотыңызды) өндіреді.
-
Еңбек талдаушылары біліктілік тапшылығының алдын алу үшін жұмысқа орналастырулардың қаршыға сияқты ағып жатқанын бақылайды.
Бұл бір күні болатын нәрсе емес. Қазір солай.
Шектеулер және этикалық миналар
Реализмнің суық шашырауы уақыты келді:
-
Қателіктерді күшейту : Егер деректер жинағыңыз лас болса, болжамдарыңыз да лас. Және одан да жаманы - оларды масштабтауға болады [5].
-
Мөлдірлік : Түсіндіре алмайсыз ба? Оны қолданбаңыз. Жоғары деңгейлі қоңыраулар ашықтықты қажет етеді.
-
Қарсылас ойындар : Боттар сіздің моделіңізді скрипка сияқты ойнай ма? Иә, бұл тәуекел.
Иә, этика тек философиялық емес - олар инфрақұрылымдық. Қоршаулар маңызды.
Экономикалық жұмысыңызда жасанды интеллектті қалай қолдана бастау керек
PhD немесе нейрон имплантациясы қажет емес. Тек:
-
Python тілімен жұмыс істеуді ыңғайлы етіңіз - pandas, scikit-learn, TensorFlow. Олар нағыз MVP-лер.
-
Ашық деректер қоймаларына шабуыл жасаңыз - Kaggle, ХВҚ, Дүниежүзілік банк. Олар алтынға толы.
-
Дәптерлердегі tinker - Google Colab - орнатуды қажет етпейтін ойын алаңы.
-
Ойшылдарды қадағалаңыз - X (бұрынғы Twitter) және Substack-та қазына карталары бар.
Тіпті Reddit-тің көңіл-күйді талдау құралы да Bloomberg терминалы айта алмайтын нәрсені айта алады.
Болашақ болжамды, мінсіз емес
Жасанды интеллект керемет емес. Бірақ қызыққұмар экономисттің қолында ма? Бұл нюанстарды, болжамды және жылдамдықты түсінуге арналған құралдар жиынтығы. Интуицияны есептеумен біріктіріңіз, сонда сіз енді болжам жасамайсыз - сіз күтесіз.
📉📈
Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз
Біз туралы
Сілтемелер
-
Муллаинатан, С. және Спайсс, Дж. (2017). Машиналық оқыту: қолданбалы эконометрикалық тәсіл . Journal of Economic Perspectives , 31(2), 87–106. Сілтеме
-
Мажития, К. және Дойл, Б. (2020). Жасанды интеллект экономикалық болжауды қалай өзгерте алады . ХВҚ . Сілтеме
-
Ву, Дж., Цзян, Х., және Лихи, К. (2020). Жасанды интеллект экономисі: Жасанды интеллектке негізделген салық саясатымен теңдік пен өнімділікті арттыру . NeurIPS . Сілтеме
-
McKinsey & Company. (2021). Жасанды интеллект бөлшек сауданың жеткізу тізбегіндегі қиындықтарды қалай шешіп жатыр . Сілтеме.
-
Angwin, J., Larson, J., Kirchner, L., & Mattu, S. (2016). Машиналық ауытқу . ProPublica . Сілтеме