Використання машинного навчання у прогнозуванні та аналізі даних

Abstract

У статті розглянуто роль машинного навчання як інструмента прогнозування та аналізу даних в умовах цифрової трансформації. Проаналізовано ключові алгоритми, їхні переваги та недоліки, а також прикладні можливості у різних галузях. Окрему увагу приділено нейронним мережам, які забезпечують високу точність у вирішенні складних задач, таких як розпізнавання образів та мовлення. Визначено основні виклики, пов’язані з якістю даних, інтерпретованістю моделей та етичними аспектами використання штучного інтелекта (далі – ШІ). Дослідження підкреслює перспективи подальшого розвитку технологій машинного навчання, зокрема їх автоматизації та інтеграції у повсякденне життя. У дослідженні також проаналізовано практичні кейси впровадження машинного навчання для виявлення закономірностей у великих обсягах даних та підвищенні ефективності прийняття управлінських рішень. Наведено приклади успішного застосування методів класифікації, регресії та кластеризації у бізнесі, фінансах та державному управлінні. Особливу увагу приділено проблемі узгодження отриманих прогнозів з реальними результатами, що є важливим аспектом при оцінюванні ефективності моделей. У підсумку наголошено на важливості комплексного підходу до впровадження технологій ШІ, що враховує технічні, соціальні та етичні чинники.

Introduction. The development of artificial intelligence technologies, especially machine learning, has fundamentally changed approaches to data processing and decision-making. In an increasingly digital age, the ability to identify patterns in large data sets has become a crucial advantage for organizations and governments alike. This study investigates how machine learning can contribute to improving the efficiency of modern systems by enabling predictive analytics.

Purpose. The main goal of this study is to analyze core machine learning algorithms and evaluate their advantages and shortcomings. Additionally, the research aims to identify how these methods are implemented in practice in various domains, paying particular attention to the use of neural networks in tasks such as image and speech recognition. Understanding these tools is essential for harnessing their potential to solve real-world problems.

Results. This study reviews and classifies several commonly used machine learning methods, including classification, regression and clustering techniques. Practical case studies demonstrate how machine learning can improve data-driven decision-making and efficiency in various industries. The research also discusses limitations encountered when deploying machine learning systems, such as the reliability of training data and the difficulty of explaining model behavior.

Conclusions. The findings emphasise the importance of an integrated approach to implementing machine learning technologies that takes into account technical, social, and ethical considerations. Aligning model predictions with real-world outcomes is critical to achieving trust and effectiveness. Future advancements in automation and responsible AI integration will continue to determine the evolution of this field.