Дмитрий Назаров принял участие с докладом

11-15 сентября 2023 г. в г. Екатеринбурге в смешанном формате прошел Пятый Российский экономический конгресс (РЭК-2023), организованный совместно Новой экономической ассоциацией, Институтом экономики Российской академии наук, Уральским государственным экономическим университетом, Институтом экономики Уральского отделения Российской академии наук, Уральским государственным горным университетом, Уральским институтом управления – филиалом РАНХиГС, Центральным экономико-математическим институтом Российской академии наук и экономическим факультетом Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Конгресс проходил на площадках Уральского государственного экономического университета, Института экономики Уральского отделения Российской академии наук, Уральского государственного горного университета, Уральского института управления – филиала РАНХиГС. На Конгресс было отобрано 969 научных докладов участников из 99 городов России и 12 стран ближнего и дальнего зарубежья. В рамках РЭК-2023 состоялось 214 сессий в рамках 19 тематических конференций, в том числе Конференции молодых ученых. Были проведены 8 пленарных круглых столов, посвященных актуальным проблемам экономики. Конгресс объединил представителей различных школ и направлений экономической науки, академического и вузовского научного сообщества. Участники представляли около 180​ организаций, в том числе 75 университетов и 37 институтов Российской академии наук.

С докладом "Интеллектуальная модель заполнения пропущенных или неверных значений в данных экономических процессов" в секции "Цифровая экономика и сети", Сессия 13.16.3. Приложения искусственного интеллекта выступил Дмитрий Назаров.

Дмитрйи рассказал, что эффективный анализ экономических данных является важным фактором в процессе принятия решений на макро- и микроуровне. Однако, качество данных часто страдает от пропущенных или неверных значений, что затрудняет анализ и прогнозирование. В данном реферате представлена интеллектуальная модель для заполнения пропущенных или неверных значений в данных экономических процессов с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Интеллектуальная модель заполнения пропущенных или неверных значений в данных экономических процессов является актуальным и важным инструментом в современном анализе экономических данных. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют обеспечить более точное и надежное заполнение пропусков, учитывая сложные зависимости и структуры данных. В результате, построенная модель будет способствовать повышению качества анализа и прогнозирования, что важно для принятия обоснованных экономических решений в соответствующей сфере хозяйственной деятельности.

Важно отметить, что разработка и применение интеллектуальной модели требует знаний в области экономики, статистики, машинного обучения и программирования. Кроме того, постоянное совершенствование модели и адаптация к изменяющимся условиям экономических процессов являются необходимыми для обеспечения актуальности и точности предсказаний.