अर्थशास्त्र के लिए एआई - सबसे अच्छा पिक

ग्रैजुएट स्कूल। मुझे आज भी वह एक टेस्ट-रन याद है जहाँ मेरे न्यूरल नेट ने मेरे रिग्रेशन मॉडल को 20% से हरा दिया था। मज़ाक नहीं - मैंने अभी-अभी अर्थमिति के कोर्सवर्क और जेब में ढेर सारी पाठ्यपुस्तकें खपाई थीं। वह पल? एक विचार आया। जब जटिलताएँ जटिल हो जाती हैं - जब अनिश्चितता, व्यवहार और पैटर्न की अराजकता बढ़ जाती है - तब AI आगे आता है।

पैटर्न मान्यता: गहरे जाल सुविधाओं के महासागरों के माध्यम से सर्फ करते हैं और सहसंबंधों को ढूंढते हैं जिन्हें खोजने के लिए अर्थशास्त्रियों को एक हजार कॉफ़ी की आवश्यकता होगी [1]।
डेटा पाचन: हाथ से चर चुनने की बात भूल जाइए - एमएल इंजन बस पूरा बुफे खा जाते हैं [1]।
अरैखिक विश्लेषण: जब कारण और प्रभाव टेढ़े-मेढ़े होते हैं, तो वे पलक तक नहीं झपकाते। दहलीज प्रभाव? विषमता? वे इसे समझते हैं [2]।
स्वचालनपाइपलाइन का जादू। सफ़ाई, प्रशिक्षण, ट्यूनिंग - यह ऐसा है जैसे आपके पास ऐसे इंटर्न हों जो कभी सोते ही नहीं।

बेशक, हम अब भी पक्षपाती सोर्स कोड ही हैं। इसे ग़लत सिखाओ, तो यह ग़लत सीखेगा। वो इमोजी विंक? ये वाजिब है। 😉

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 वे नौकरियाँ जिनकी जगह AI नहीं ले सकता और ले लेगा
वर्तमान और भविष्य की नौकरियों पर एआई के प्रभाव का वैश्विक विश्लेषण।

🔗 वित्तीय प्रश्नों के लिए सर्वश्रेष्ठ AI
स्मार्ट और सटीक वित्तीय अंतर्दृष्टि प्रदान करने वाले शीर्ष एआई उपकरण।

🔗 व्यावसायिक रणनीति के लिए AI-संचालित मांग पूर्वानुमान उपकरण
उपकरण जो व्यवसायों को मांग का पूर्वानुमान लगाने और रणनीतियों की प्रभावी योजना बनाने में मदद करते हैं।

तुलना तालिका: अर्थशास्त्र के लिए AI उपकरण

उपकरण/प्लेटफ़ॉर्म	यह किसके लिए है	कीमत	यह क्यों काम करता है/नोट्स
A.Iअर्थशास्त्री (सेल्सफोर्स)	नीति निर्माता	मुफ़्त (ओपन सोर्स)	आरएल मॉडल बेहतर कर योजनाओं के लिए परीक्षण और त्रुटि का प्रयास करते हैं [3]
H2O.ai	डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक	$$$ (भिन्न)	ड्रैग-एंड-ड्रॉप और व्याख्यात्मकता का शानदार संयोजन
गूगल ऑटोएमएल	शिक्षाविद, स्टार्टअप	मध्य-श्रेणी	आप क्लिक करते हैं, यह सीखता है। पूर्ण-स्टैक, कोड-वैकल्पिक ML
अर्थमिति टूलबॉक्स (MATLAB)	शोधकर्ताओं और छात्रों	$$	पुराने ज़माने का एआई से मिलन - हाइब्रिड दृष्टिकोण का स्वागत
ओपनएआई के जीपीटी मॉडल	सामान्य उपयोग	freemium	सारांश प्रस्तुत करें। अनुकरण करें। बहस के दोनों पक्षों पर बहस करें।
इकॉनएमएल (माइक्रोसॉफ्ट)	अनुप्रयुक्त शोधकर्ताओं	मुक्त	गंभीर दांतों के साथ कारण अनुमान टूलकिट

पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग में बदलाव 🧠

रिग्रेशन का अच्छा दौर रहा। लेकिन अब 2025 है, और:

तंत्रिका जाल अब वे आर्थिक बदलावों पर ऐसे सवार होते हैं जैसे वे लहरों पर सर्फ़र हों - अजीब समय के साथ मुद्रास्फीति का पूर्वानुमान लगाते हैं [2].
एनएलपी पाइपलाइनों उपभोक्ता घबराहट और छिपी हुई भावनाओं के लिए रेडिट और रॉयटर्स का उपयोग करें।
एजेंट-आधारित मॉडल मान मत लीजिए - वे हर 'क्या होगा अगर' का परीक्षण करते हैं, तथा पूरे समाज को सिलिको में चलाते हैं।

नतीजा? पूर्वानुमान चूक में 25% की गिरावट, यह इस बात पर निर्भर करता है कि माप कौन कर रहा है [2]। कम अनुमान। ज़्यादा ठोस भविष्य।

व्यवहारिक अर्थशास्त्र का मशीन लर्निंग से मिलन

यहीं से चीज़ें... विचित्र हो जाती हैं। लेकिन शानदार भी।

अपरिमेय पैटर्नजब उपभोक्ता मनुष्यों की तरह व्यवहार करते हैं तो क्लस्टर उभर आते हैं।
निर्णय थकानकोई व्यक्ति जितनी अधिक देर तक खरीदारी करता है, उसके विकल्प उतने ही खराब होते हैं।मॉडल फीकापन को कैप्चर करते हैं।
माइक्रो-मैक्रो लिंकआपकी कॉफ़ी ख़रीदी? यह डेटा है। और जब इसे एकत्रित किया जाता है? शुरुआती संकेत - ज़ोरदार।

और फिर है गतिशील मूल्य निर्धारण - जहाँ आपका शॉपिंग कार्ट हर सेकंड बदलता रहता है। डरावना? शायद। लेकिन यह काम करता है।

आर्थिक नीति डिजाइन में एआई

नीति मॉडलिंग अब स्प्रेडशीट तक सीमित नहीं रह गई है।

“एआई इकोनॉमिस्ट वातावरण ने प्रगतिशील कर नीतियों को सीखा जिससे स्थिर आधार रेखाओं की तुलना में समानता और उत्पादकता में 16% सुधार हुआ” [3]।

साफ़ शब्दों में कहें तो: एल्गोरिदम ने सैंडबॉक्स सरकारों की भूमिका निभाई - और बेहतर कर व्यवस्थाएँ बनाईं। बजट की सीमाएँ अभी भी लागू हैं। लेकिन अब आप वास्तविक अर्थव्यवस्थाओं पर लागू करने से पहले कोड में नीति का प्रोटोटाइप बना सकते हैं।

वास्तविक दुनिया के आर्थिक अनुप्रयोग 🌍

इनमें से कुछ भी वेपरवेयर नहीं है। यह चुपचाप, कुशलता से, हर जगह फैल रहा है:

केंद्रीय बैंक वित्तीय दरारों के बढ़ने से पहले उनकी जांच के लिए एमएल-संचालित तनाव मॉडल का उपयोग करें [2]।
रिटेलर्स पूर्वानुमानित रीस्टॉकिंग सिस्टम के साथ आउट-ऑफ-स्टॉक दरों में कटौती करें [4]।
क्रेडिट स्कोरर अधिक लोगों के लिए ऋण के द्वार खोलने के लिए वैकल्पिक डेटा (अपने फोन बिल के बारे में सोचें) का उपयोग करें।
श्रम विश्लेषकों कौशल की कमी को रोकने के लिए नौकरी-पोस्टिंग प्रवाह पर कड़ी नजर रखें।

यह किसी दिन की बात नहीं है। यह अभी की बात है।

सीमाएँ और नैतिक बारूदी सुरंगें

यथार्थवाद की ठंडी फुहार का समय:

पूर्वाग्रह प्रवर्धनअगर आपका डेटासेट गंदा है, तो आपकी भविष्यवाणियाँ भी गंदी होंगी। और इससे भी बुरी बात यह है कि वे स्केलेबल हैं [5]।
अस्पष्टता: क्या आप इसे समझा नहीं सकते? इसे लागू न करें। उच्च-दांव वाले कॉल्स में पारदर्शिता की आवश्यकता होती है।
प्रतिकूल गेमिंगक्या बॉट्स आपके मॉडल के साथ खिलवाड़ कर रहे हैं? हाँ, यह एक जोखिम है।

तो हाँ, नैतिकता सिर्फ़ दार्शनिक नहीं है - यह बुनियादी ढाँचागत है। सुरक्षा-रेखाएँ मायने रखती हैं।

अपने आर्थिक कार्य में AI का उपयोग कैसे शुरू करें

पीएचडी या न्यूरल इम्प्लांट की ज़रूरत नहीं है। बस:

पायथन के साथ सहज हो जाओ - पांडा, स्किकिट-लर्न, टेन्सरफ़्लो। ये असली MVP हैं।
खुले डेटा वॉल्ट पर छापा मारो - कागल, आईएमएफ, विश्व बैंक। ये सब सोने से भरे हैं।
नोटबुक में टिंकर - Google Colab आपका नो-इंस्टॉल खेल का मैदान है।
विचारकों का अनुसरण करें - एक्स (उफ़, पूर्व में ट्विटर) और सबस्टैक के पास खजाने के नक्शे हैं।

यहां तक कि एक घटिया रेडिट-सेंटीमेंट पार्सर भी आपको वह बता सकता है जो ब्लूमबर्ग टर्मिनल नहीं बता सकता।

भविष्य पूर्वानुमानित है, परिपूर्ण नहीं

एआई कोई चमत्कार नहीं है। लेकिन एक जिज्ञासु अर्थशास्त्री के हाथों में? यह सूक्ष्मता, दूरदर्शिता और गति का एक उपकरण है। अंतर्ज्ञान को गणना के साथ जोड़ दीजिए, और आप अनुमान नहीं लगा रहे होंगे - आप पूर्वानुमान लगा रहे होंगे।

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संदर्भ

मुलैनाथन, एस. और स्पाइस, जे. (2017)। मशीन लर्निंग: एक अनुप्रयुक्त अर्थमितीय दृष्टिकोण. जर्नल ऑफ इकोनॉमिक पर्सपेक्टिव्स, 31(2), 87–106. जोड़ना
मजीठिया, सी. और डॉयल, बी. (2020). एआई आर्थिक पूर्वानुमान को कैसे बदल सकता है. अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष. जोड़ना
वू, जे., जियांग, एक्स., और लेही, के. (2020)। एआई अर्थशास्त्री: एआई-संचालित कर नीतियों के साथ समानता और उत्पादकता में सुधार. न्यूरआईपीएस. जोड़ना
मैकिन्से एंड कंपनी. (2021). एआई कैसे खुदरा क्षेत्र की आपूर्ति-श्रृंखला चुनौतियों का समाधान कर रहा है. जोड़ना
एंगविन, जे., लार्सन, जे., किरचनर, एल., और मट्टू, एस. (2016)। मशीन पूर्वाग्रह. प्रोपब्लिका. जोड़ना

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