УДК 332.1:004.8
DOI: 10.36871/k.i.n.2026.02.01.005

Авторы

Ксения Денисовна Лаврова,
Виталий Алексеевич Пелешенко,
ВШКМиС РЭУ им. Г. В. Плеханова, Москва, Россия

Аннотация

В этой статье исследуется влияние технологий автоматического машинного обучения (AutoML) на устойчивое развитие экономики. Проведен анализ экономических эффектов от внедрения AutoML в различных отраслях, разработана методика оценки вклада в цели устойчивого развития. На практических примерах показано, как AutoML способствует оптимизации ресурсов, снижению энергопотребления и повышению экономической эффективности предприятий.

Ключевые слова

AutoML, устойчивое развитие, экономика, эффективность, оптимизация, ресурсосбережение, экономический рост.

Список литературы

  1. Erickson N., Mueller J., Shirkov A., et al. (2020). Autogluon-tabular: Robust and accurate automl for structured data.
  2. Feurer M., Klein A., Eggensperger, K., Springenberg, J. T., Blum, M., & Hutter, F. (2015). Efficient and robust automated machine learning.
  3. He X., Zhao K., & Chu X. (2021). AutoML: A survey of the state-of-the-art.
  4. Lee D. D., & Seung H. S. (1999). Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization.
  5. Zoph B., & Le Q. V. (2017). Neural architecture search with reinforcement learning.