Борьба с инфляционным кризисом в нестабильных регионах: революционное решение Всемирного банка в области машинного обучения

На условия жизни серьезно повлиял глобальный рост инфляции, особенно в пострадавших от кризиса регионах, что серьезно сказалось на домохозяйствах, находящихся в неустойчивом положении. В странах с низким уровнем дохода, где цены могут быть непредсказуемыми и сложными для измерения, сочетание опросов и прогнозов машинного обучения может дать оценки, столь же точные, как и фактические измерения цен. Всемирный банк недавно опубликовал отчет об этом в серии рабочих документов по исследованию политики. В соответствии с отчетом Всемирный банк разработал модель машинного обучения, чтобы помочь снизить инфляцию цен на продукты питания в рамках плана «Продовольственные системы 2030».

Бо Питер Йоханнес Андре, ученый данных в Группе данных по экономике развития Всемирного банка, является мозгом этой гениальной модели. Он разработал методологию в рамках проекта под названием «Создание данных о затяжном вынужденном перемещении: партнерство с участием многих заинтересованных сторон». Исследование и разработка модели были основаны на данных ежемесячного обзора цен, собранных Всемирная продовольственная программа (ВПП).

Читайте также: Что такое машинное обучение? Дружелюбное введение для начинающих специалистов по данным и менеджеров

Источник: Pinterest

Резкое увеличение расходов домохозяйств, необходимых для удовлетворения основных потребностей

Когда инфляция высока, расходы семьи на удовлетворение основных потребностей могут значительно возрасти, что потребует принятия политических мер. В более сложных ситуациях рост цен на продукты питания может быть признаком региональной нехватки продовольствия. Это означало бы начало или эскалацию продовольственного кризиса. Это серьезная проблема, потому что, хотя инфляция показывает общий рост цен на широкий спектр товаров, цены на некоторые товары могут резко возрасти. Помимо продуктов питания, для правильного измерения инфляции необходимо также учитывать широкий диапазон цен на товары. Тем не менее, одновременное изучение их цен становится все более сложной задачей по мере увеличения количества товаров в корзине.

Всемирный банк использует метод машинного обучения для мониторинга инфляции

Источник: Pinterest

Создавая множество моделей машинного обучения для различных ценовых позиций и соединяя их для прогнозирования отсутствующих данных на основе других цен. В исследовании Всемирного банка используется новаторская стратегия для преодоления этой трудности. Этот метод позволяет отслеживать цены на продукты питания в режиме реального времени на более чем 1200 торговых площадках в 25 разных странах для более чем 40 различных продуктов питания. Этот метод оценивает ненаблюдаемые цены на местном рынке, используя опросы окружающих рынков и стоимость связанных товаров. Это заполняет пробелы в корзине данных о ценах на сырьевые товары по конкретным регионам. Возможность мониторинга динамики местной инфляции в режиме реального времени с использованием разрозненных и нерегулярных данных опросов.

Важная информация для лиц, принимающих решения, в регионах с низким уровнем доходов и нехваткой данных

Результаты этого исследования предлагают важные рекомендации для политиков в регионах с низкими доходами и бедными информацией. В этих регионах сложно поддерживать обширные и дорогостоящие программы мониторинга цен с использованием традиционных методов индекса потребительских цен (ИПЦ) для отслеживания общего уровня цен на широкий спектр потребительских товаров. Этот метод может улучшить макроэкономический мониторинг в районах с неадекватными данными за счет получения информации по более низкой цене и дополнения традиционных усилий по сбору данных.

Читайте также: Революция искусственного интеллекта в юридическом секторе: чат-боты занимают центральное место в залах судов

Расширение области монитора

Многосторонний донорский трастовый фонд Food Systems 2030 Всемирного банка расширяет сферу наблюдения. В настоящее время Всемирный банк совершенствует алгоритмы, используя данные Международного исследовательского института продовольственной политики (IFPRI). Предоставление им возможности обрабатывать большее количество ценовых позиций и оставаться устойчивыми даже при ограниченном охвате данных.

Спасение жизней в более бедных странах с помощью технологии машинного обучения Всемирного банка

В странах с низким уровнем дохода технология машинного обучения Всемирного банка спасает жизни. Нынешняя проблема инфляции заставляет многих людей сводить концы с концами. Что касается более 40 категорий продуктов питания, технология машинного обучения Всемирного банка предлагает лицам, принимающим решения, отслеживать цены на продукты питания в режиме реального времени на более чем 1200 рынках в 25 странах.

Читайте также: Прыжок ИИ в Индии: доморощенный ChatGPT для расширения возможностей миллионов

Наше мнение

Подход Всемирного банка на основе машинного обучения принесет значительную пользу странам с низким уровнем дохода, страдающим от нынешней проблемы инфляции. Лица, принимающие решения, могут предлагать индивидуальные меры политики, чтобы помочь людям в районах, затронутых кризисом. Они будут делать это с помощью мониторинга цен на продукты питания в режиме реального времени на более чем 1200 торговых площадках в 25 странах. Расширение масштабов мониторинга Многосторонним донорским трастовым фондом «Продовольственные системы 2030» Всемирного банка является обнадеживающим шагом, позволяющим еще более тщательно отслеживать динамику инфляции в странах с ограниченным объемом данных.

Применение машинного обучения для решения задач в различных секторах достигло глобальных масштабов. Воодушевляет видеть, как мировые организации используют технологии, искусственный интеллект и другие инновационные модели для решения проблем. Будем надеяться, что эти шаги приведут нас к лучшему, технологически продвинутому и устойчивому будущему.

Похожие страницы:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/world-banks-machine-learning-model-to-save-lives-in-low-income-areas/