Güvencesiz Bölgelerde Enflasyon Kriziyle Mücadele: Dünya Bankası'nın Devrim Yaratan Makine Öğrenimi Çözümü

Yaşam koşulları, özellikle krizden etkilenen bölgelerde, enflasyondaki küresel artıştan ciddi şekilde etkilenmiş ve istikrarsız durumdaki hane halklarını ciddi şekilde etkilemiştir. Fiyatların tahmin edilemediği ve ölçülmesinin zor olduğu düşük gelirli ülkelerde, anketler ve makine öğrenimi tahminlerinin bir kombinasyonu, gerçek fiyat ölçüleri kadar doğru tahminler üretebilir. Dünya Bankası yakın zamanda Politika Araştırması Çalışma Belgesi Dizisinde bununla ilgili bir rapor yayınladı. Raporun ardından Dünya Bankası, Gıda Sistemleri 2030 planının bir parçası olarak gıda fiyatlarındaki enflasyonu azaltmaya yardımcı olacak bir makine öğrenimi modeli geliştirdi.

Bo Pieter Johannes Andree, veri bilimcisi Bu dahiyane modelin arkasındaki beyin, Dünya Bankası'nın Kalkınma Ekonomisi Veri Grubu'ndaki beyindir. Metodolojiyi "Uzun Süreli Zorla Yerinden Edilme Üzerine Kanıt Oluşturmak: Çok Paydaşlı Bir Ortaklık" başlıklı bir projenin parçası olarak geliştirdi. Araştırma ve model geliştirme, aylık olarak toplanan fiyat anketi verilerine dayanmaktadır. Dünya Gıda Programı (WFP).

Ayrıca Oku: Makine Öğrenimi Nedir? Hevesli Veri Bilimcileri ve Yöneticiler için Samimi Bir Giriş

Kaynak: Pinterest

Temel İhtiyaçları Karşılamak İçin Gereken Hanehalkı Harcamalarında Keskin Bir Artış

Enflasyon yüksek olduğunda, temel gereksinimleri karşılamak için yapılan aile harcamaları önemli ölçüde artabilir ve bu da politika eylemini zorunlu kılar. Daha zorlu durumlarda, gıda maliyetlerindeki artış, bölgesel gıda kıtlığının bir belirtisi olabilir. Bu, bir gıda ve beslenme krizinin başlangıcı veya tırmanması anlamına gelir. Bu önemli bir sorundur, çünkü enflasyon geniş bir kalem yelpazesinde fiyat seviyelerinde genel bir artış gösterirken, bazı malların fiyatları önemli ölçüde yükselebilir. Enflasyonun doğru bir şekilde ölçülebilmesi için gıda ürünlerinin yanı sıra geniş bir ürün yelpazesinin de gözlenmesi gerekiyor. Ancak, sepetteki ürün sayısı arttıkça aynı anda fiyatlarını incelemek daha zor hale geliyor.

Dünya Bankası Enflasyonu İzlemek İçin Makine Öğrenimi Yöntemini Kullanıyor

Kaynak: Pinterest

Çeşitli fiyat kalemleri için çok sayıda makine öğrenimi modeli oluşturarak ve diğer fiyatlara dayalı olarak eksik verileri tahmin etmek için bunları birbirine bağlayarak. Dünya Bankası çalışması, bu zorluğun üstesinden gelmek için yenilikçi bir strateji kullanıyor. Bu yöntem, 1200'tan fazla farklı gıda ürünü için 25 farklı ülkede 40'den fazla pazar yerinde gerçek zamanlı olarak gıda fiyatlarının takip edilmesini mümkün kılmaktadır. Teknik, çevredeki pazar yerlerinden yapılan anketleri ve ilgili kalemlerin maliyetlerini kullanarak gözlemlenmemiş yerel pazar fiyatlarını tahmin eder. Bu, bir emtia sepetindeki alana özgü fiyatlandırma verilerindeki boşlukları doldurur. Yamalı ve düzensiz anket verilerini kullanarak yerel enflasyon dinamiklerinin gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlamak.

Düşük Gelirli ve Veri Yoksul Konumlardaki Karar Vericiler İçin Önemli Öngörüler

Bu çalışmanın bulguları, düşük gelirli ve bilgi açısından fakir bölgelerdeki politika yapıcılar için önemli rehberlik sunmaktadır. Bu bölgeler, çok çeşitli tüketim malları için genel fiyat seviyelerini izlemek üzere geleneksel tüketici fiyat endeksi (TÜFE) yöntemlerini kullanan kapsamlı ve maliyetli fiyat izleme programlarını sürdürmekte zorlanıyor. Teknik, daha ucuz bir maliyetle bilgi edinerek ve geleneksel veri toplama çabalarını tamamlayarak yetersiz veriye sahip alanlarda makroekonomik izlemeyi geliştirebilir.

Ayrıca Oku: Hukuk Sektöründe Yapay Zeka Devrimi: Sohbet Robotları Mahkeme Salonlarında Merkez Sahneye Çıkıyor

Monitörün Kapsamını Genişletmek

Dünya Bankası'nın Gıda Sistemleri 2030 Çoklu Bağışçı Güven Fonu, izlemenin kapsamını genişletiyor. Dünya Bankası şimdi Uluslararası Gıda Politikası Araştırma Enstitüsü'nün (IFPRI) verilerini kullanarak algoritmaları geliştiriyor. Veri kapsamı sınırlı olsa bile daha fazla sayıda fiyat öğesini işlemelerine ve esnek kalmalarına olanak tanır.

Dünya Bankası'nın Makine Öğrenimi Tekniği ile Yoksul Ülkelerde Hayat Kurtarmak

Düşük gelirli ülkelerde, Dünya Bankası'nın makine öğrenimi tekniği hayat kurtarıyor. Mevcut enflasyon sorunu, birçok insan için geçinmeyi zorlaştırıyor. 40'tan fazla gıda kategorisi ile ilgili olarak, Dünya Bankası'nın makine öğrenimi teknolojisi, karar vericilere 1200 ülkede 25'den fazla pazar yerinde gıda fiyatlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlıyor.

Ayrıca Oku: Hindistan'ın Yapay Zeka Sıçraması: Yerli ChatGPT Milyonları Güçlendirecek

Bizim Sözümüz

Dünya Bankası'nın makine öğrenimi yaklaşımı, mevcut enflasyon sorunundan muzdarip düşük gelirli ülkelere önemli ölçüde fayda sağlayacaktır. Karar vericiler, krizden etkilenen bölgelerdeki bireylere yardımcı olmak için özel politika yanıtları sunabilir. Bunu, 1200 ülkede 25'den fazla pazar yerindeki gıda fiyatlarının gerçek zamanlı izlenmesiyle yapacaklardı. Dünya Bankası'nın Gıda Sistemleri 2030 Çok Donörlü Güven Fonu'nun izleme kapsamını genişletmesi, veri kısıtlı ülkelerde enflasyon dinamiklerinin daha kapsamlı bir şekilde izlenmesini sağlamak için cesaret verici bir harekettir.

Çeşitli sektörlerde problem çözmede makine öğreniminin uygulanması artık küresel bir ölçeğe ulaştı. Dünya kuruluşlarının sorunları çözmek için teknolojiden, yapay zekadan ve bu tür yenilikçi modellerden faydalandığını görmek ilham verici. Bu adımların bizi daha iyi, teknolojik olarak gelişmiş, sürdürülebilir bir geleceğe götürmesini umalım.

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/world-banks-machine-learning-model-to-save-lives-in-low-income-areas/