Комп’ютерна система аналізу міжнародної економіки з використання машинного навчання

Abstract

UA : Мета і завдання дослідження полягають у вивченні можливостей ней-ронних мереж, а також у розробці комп’ютерної програми на мові Python яка б давала можливість прогнозувати ВВП країни на підставі наявних даних, зі-браних у відповідний Dataset. Крім того, отримати можливість аналізу залеж-ності отриманого результату від вихідних даних та вивчення причинно – на-слідних залежностей. У процесі дослідження була розглянута проблема аналізу та прогнозування ВВП країн світу за допомогою комп'ютерної системи. Вивчені переваги використання нейронних мереж для прогнозування економічних показників. Реалізовано комп'ютерну систему на основі нейронної мережі для аналізу та прогнозування ВВП країни, що демонструє високу точність та адаптивність до змін економічних параметрів. Розглянуті переваги LSTM – нейронних мереж. На основі проведеного дослідження зроблено висновок про те, що комп'ютерна система на основі LSTM-нейронної мережі є ефективним інструментом для аналізу та прогнозування ВВП країни.

EN : The goal and objectives of the research are to explore the capabilities of neu-ral networks and to develop a computer program in Python that would enable fore-casting the GDP of a country based on available data collected in a corresponding dataset. Additionally, the aim is to analyze the dependency of the obtained results on input data and study cause-and-effect relationships. During the research process, the issue of analyzing and forecasting the GDP of countries worldwide using a computer system was considered. The advantages of using neural networks for predicting economic indicators were studied. A com-puter system based on a neural network was implemented for the analysis and pre-diction of the GDP of countries worldwide, demonstrating high accuracy and adaptability to changes in economic parameters. The advantages of LSTM (Long Short-Term Memory) neural networks were discussed. Based on the conducted re-search, the conclusion was drawn that a computer system based on LSTM neural networks is an effective tool for the analysis and prediction of a country's GDP.