Аннотация

Айыл чарбасынын ӛсүш арымы белгилүү бир экономикалык кӛрсӛткүчтӛргӛ, ошондой эле ӛлкӛдӛгү макроэкономикалык жана социалдык туруктуулукка түздӛн-түз таасир этет. Компьютердик технологияларды иштеп чыгуу менен татаал процесстерди, анын ичинде экономикалык процесстерди моделдӛӛ популярдуулугуна ээ болууда, анткени ал эсептӛӛлӛрдүн убактысын кыскартууга жана натыйжаларды алуу тактыгын жогорулатууга мүмкүндүк берет. Бул макалада айыл чарбасынын ӛсүш чендеринин динамикасын алдын ала айтууга мүмкүндүк берген кээ бир моделдер жана ыкмалар, анын ичинде машиналык окууну колдонгондор кӛрсӛтүлӛт

Негизги сөздөр

математикалык моделдер; болжолдоо; айыл чарбасы; машиналык окуу; регрессия анализи

Колдонулган булактар

  1. Economic growth in agriculture. (n.d.). Retrieved from https://spravochnick.ru/ekonomika/struktura_ekonomicheskogo_rosta/ekonomicheskiy_rost_v_selskom_hozyaystve/.
  2. IMF Library. (n.d.). Retrieved from http://www.imf.org.
  3. Myrzakulova, K.M. (2023). Artificial intelligence technologies for mathematical computations. Bulletin of J. Balasagyn KNU, 4, 174-178.
  4. What is a neural network? (n.d.). Retrieved from https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/.
  5. Machine learning. (n.d.). Retrieved from https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение.
  6. Rammer, W., & Seidl, R. (2021). Deep learning in ecology. Retrieved from https://habr.com/ru/articles/537132/.
  7. Giannone, D., Reichling, L., & Small, D. (2008). Nowcasting: The real-time informational content of macroeconomic data. Journal of Monetary Economics, 55(4), 665-676.
  8. Seasonal adjustment. (n.d.). In EViews 12 Users Guide I (p. 487).
  9. Usenov, I.A., & Zhaparova, Z.A. (2023). Mathematical modeling of green economy development processes. Bulletin of KNU, Special issue, 357-362.