工业4.0实施中失业率预测概念模型的概念化：探索机器学习技术
计算机与社会
2024-03-21 v1
摘要
尽管在获取数据、确保模型精度和维护伦理标准方面存在障碍，但在发展中国家实施工业4.0（I4.0）的背景下，利用机器学习生成失业率预测模型的优势是显著的。本研究深入探讨了通过一个预测性概念模型来利用机器学习技术，以理解和应对在实施I4.0期间导致发展中国家失业率的因素。通过文献综述对文献进行了彻底审查，以确定影响发展中国家失业率的经济和社会因素。文献审查揭示，经济增长、通货膨胀、人口增长、教育水平和技术进步等因素对发展中国家的失业率有显著影响。开发了一个预测性概念模型，该模型表明，在采用I4.0时，可以通过使用回归分析和神经网络等机器学习技术来解决导致发展中国家失业的因素。研究结果证明了所提出的预测性概念模型在部署I4.0时准确理解和应对发展中国家失业率因素方面的有效性。该模型具有双重目的：预测未来失业率和跟踪新兴经济体降低失业率的进展。通过持续的研究和改进，决策者和企业可以利用这些模式做出更明智的判断，从而特别是在新兴国家促进经济增长、创造就业和减轻贫困。
引用
@article{arxiv.2403.13536,
title = {Conceptualizing predictive conceptual model for unemployment rates in the implementation of Industry 4.0: Exploring machine learning techniques},
author = {Joshua Ebere Chukwuere},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13536},
year = {2024}
}