Жасанды интеллект негізінде моноқалалардың әлеуметтік-экономикалық дамуын басқару шеңберінде (Қазақстан Республикасының материалдарында) көші-қон сальдосын болжауды жетілдіру
DOI:
https://doi.org/10.26577/jerba202414712Аннотация
Бұл зерттеуде Қазақстан Республикасы моноқалаларының әлеуметтік-экономикалық дамуын басқарудың тиімділігін арттыру мақсатында көші-қон сальдосының жасанды нейрондық желілерінің модельдері әзірленді. Қазіргі уақытта жалпы әлеуметтік-экономикалық даму көрсеткіштерін болжаудың және атап айтқанда көші-қон процестерін сипаттайтын әмбебап құралдар жоқ. Алайда, моноқалаларды дамыту бағыттары, моноқалалардағы кадрлық мәселелерді шешуге, әлеуметтік объектілерді құруға және экономикалық, әлеуметтік және инфрақұрылымдық даму үшін маңызды басқа да іс-шараларды іске асыруға бағытталған бюджеттік қаражат көлемі көші-қон сальдосының болжамына байланысты. Сонымен қатар, тірек аумақтарды анықтау және оларды кейіннен басым дамыту мақсатында көші-қон сальдосының болжамы маңызды. Бұл мақалада зерттеушілердің жұмысына мазмұнды талдау жасалды, оның нәтижелері бойынша жасанды интеллект модельдері, атап айтқанда, ең бейімделгіш нейрондық желілер көші-қон сальдосын болжауда қолданылмайтындығы анықталды. Бұл зерттеудің мақсаты-Қазақстан Республикасы моноқалаларының әлеуметтік-экономикалық дамуын басқарудың тиімділігін арттыру үшін көші-қон сальдосының жасанды нейрондық желілерінің модельдерін әзірлеу. Зерттеу нәтижесі Қазақстан Республикасының моноқалалары үшін көші-қон сальдосын болжаудың әдістемелік тәсілі мен құралдары болып табылады. Болжауға әзірленген тәсіл мен құралдар жиынтығы әлеуметтік-экономикалық көрсеткіштерді болжау саласында әмбебап болып табылады. Сонымен қатар, мақалада сипатталған нәтижелер болжау, жоспарлау саласындағы басқа зерттеулерде қолданылуы мүмкін. Атап айтқанда, әзірленген құралдар жиынтығын басқару шешімдерінің тиімділігін бағалау үшін қолдануға болады, мысалы моноқалаларды дамыту мақсатында дәлелді саясатты іске асыру кезінде.
Түйін сөздер: көші-қон сальдосы, моноқалалар, жасанды интеллект модельдері, жасанды нейрондық желілер, модель қатесі, әлеуметтік-экономикалық дамуды басқару.