Изучение глобальных трендов безработицы с помощью машинного обучени:
Недавно я сделал небольшой проект по машинному обучению, чтобы проанализировать глобальные тенденции безработицы и попробовать смоделировать возможные будущие сценарии.
Сначала я изучил исторические данные, чтобы понять, как менялся мировой рынок труда за последние десятилетия. Затем обучил модель XGBoost, используя такие макроэкономические показатели, как рост ВВП и инфляция, чтобы смоделировать возможную динамику безработицы.
Это экспериментальная модель, но она хорошо показывает, как ИИ и анализ данных могут помогать исследовать экономические процессы и возможные будущие сценарии.
За последние 30 лет глобальная безработица в среднем составляла 6–8%, достигнув около 6,3% в 2024 году.
В моей экспериментальной симуляции модель показывает возможную стабилизацию уровня безработицы примерно в диапазоне 4,7–5,5% в следующем десятилетии.
*Это ИИ-симуляция сценариев, а не экономический прогноз.
