МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІМЕН АГРОӨНЕРКӘСІПТІК ТИІМДІЛІК КӨРСЕТКІШТЕРІ БОЙЫНША СЫРТҚЫ ФАКТОРЛАРДЫ БАҒАЛАУ

Аңдатпа

Қазіргі заманғы ауыл шаруашылығы шектеулі ресурстар мен өзгермелі климаттық жағдайларда өндіріс тиімділігін арттыру мәселесімен бетпе-бет келеді. Бұл мақалада агроөнеркәсіптік көрсеткіштерге әртүрлі факторлардың әсерін машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып бағалау тәсілі ұсынылады. Негізгі назар градиентті бустинг, өзара ақпарат (mutual information) және рекурсивті ерекшеліктерді жою (recursive feature elimination) сияқты әдістерді қамтитын гибридті талдауды әзірлеу мен қолдануға бағытталған. Талдау 2020–2022 жылдар аралығында Солтүстік Қазақстан облысының агроөнеркәсіптік кәсіпорындарының өндірістік, климаттық және экономикалық көрсеткіштері негізінде жүргізілді. Зерттеу нәтижесінде егістік алқабы, орташа өнім салмағы және жауын-шашын мөлшері ең маңызды факторлар екені анықталды, олар өнімділіктің артуымен 93%-ға дейінгі корреляция көрсетеді. Ұсынылған әдістерді қолдану болжау белгісіздігін 28%-ға төмендетуге және негізгі көрсеткіштердің болжамдық дәлдігін 15–20%-ға арттыруға мүмкіндік берді. Талдау нәтижелері корреляциялық матрицалар және маңызды белгілер карталары түрінде визуализацияланып, ұсынылған тәсілді агроөнеркәсіптік өндірісті басқаруды оңтайландыруға қолдануға болатынын растайды. Дамытылған әдістемені қолдану агроөнеркәсіптік кешеннің тұрақты дамуына бағытталған стратегияларды әзірлеуге ықпал етеді. Сонымен қатар, зерттеу нәтижелері ауыл шаруашылығындағы технологиялық процестерді автоматтандырудың маңыздылығын көрсетеді. Машиналық оқыту әдістерінің көмегімен алынған мәліметтерді тиімді пайдалану өнімділікті арттырып, шығындарды азайтуға мүмкіндік береді. Бұл тәсіл саланың болашақта тұрақты дамуы мен инновациялық шешімдерді енгізуіне негіз бола алады.