Applying Machine Learning to Big Data Analysis in Economics

В статье изучается тема машинного обучения, а именно рассматриваются принципы работы машинного обучения и его применение для обработки информации в экономической сфере. Анализируются основные методы машинного обучения и работы с большими данными. В статье применяется алгоритм обработки производственных данных. Выявлены плюсы и минусы машинного обучения и других методов обработки информации и выделены возможные способы оптимизации данного алгоритма. This article studies the topic of machine learning, namely, the principles of machine learning and its application to information processing in the economic sphere. Examples of successful implementation of machine learning methods in various sectors of the economy are also considered, which demonstrates their potential for improving business processes and making informed management decisions. The main methods of MO working with big data are analyzed. The article uses an algorithm for processing production data, its need for use and possible applications. Thanks to this study, the pros and cons of MO and other information processing methods were identified and possible optimizations of this algorithm were highlighted.