Библиографическое описание:ПРОИЗВОДСТВО И ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БУДУЩЕГО : доклад, тезисы доклада / Е. М. Ведерникова, А. Д. Сухарев. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы природопользования и природообустройства : Сборник статей VII Международной научно-практической конференции / Актуальные проблемы природопользования и природообустройства (2024 ; 28.11 - 29.11 ; Пенза). - Пенза, 2024. - С. 236-239. - ISBN 9785001963172.
Аннотация:В последние годы достижения в области машинного обучения облегчили использование больших данных в различных академических дисциплинах. Тем не менее, эти методы по-прежнему требуют высокого уровня программирования и экспертизы в области науки о данных. Преимущества четвертой промышленной революции для экономического и экологического измерений устойчивости могут быть легко измерены и подсчитаны, ее влияние на социальное измерение, или благосостояние всех людей, которое в конечном итоге является целью устойчивого развития. В статье рассматривается влияние четвертой промышленной революции на рынок труда, при этом основное внимание уделяется негативным аспектам сокращения рабочих мест на социальную идентичность людей, являющееся целью устойчивого развития. В статье предлагается пошаговое руководство на основе недавно разработанных команд, позволяющих сравнивать производительность модели и анализировать ее характеристики. Наши результаты подчеркивают потенциал алгоритмов машинного обучения как надежного инструмента для сбора новых данных на уровне фирм по принятию четвертой промышленной революции.
In recent years, advances in machine learning have facilitated the use of big data in various academic disciplines. However, these methods still require a high level of programming and expertise in the field of data science. The benefits of the Fourth Industrial Revolution for the economic and environmental dimensions of sustainability can be easily measured and calculated, its impact on the social dimension, or the well-being of all people, which is ultimately the goal of sustainable development. The article examines the impact of the fourth Industrial Revolution on the labor market, while focusing on the negative aspects of job cuts on people's social identity, which is the goal of sustainable development. The article offers a step-by-step guide based on recently developed commands that allow you to compare the performance of the model and analyze its characteristics. Our results highlight the potential of machine learning algorithms as a reliable tool for collecting new data at the firm level to adopt the fourth Industrial Revolution.
