ПРОГНОЗУВАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ РОБОТИ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ (НЕЙРОМЕРЕЖА JULIUS).

Аліна Алєксєєвець

Анотація


У науковій статті проведено аналіз застосування штучного інтелекту для покращення прогнозування та ухвалення рішень у сфері управління підприємствами. Представлено огляд алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та методів обробки великих даних, які сприяють оптимізації бізнес-процесів, ефективному управлінню запасами та мінімізації ризиків. Особливу увагу приділено стратегічній ролі штучного інтелекту у підвищенні результативності управління в умовах сучасного динамічного середовища

Повний текст:

PDF

Посилання


Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer New York. 2016. P. 778. Режим доступу:

https://link.springer.com/book/9780387310732

Breiman, L. Random Forests. Machine Learning. 2001. 45(1), 5-32. Режим доступу: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning. 2016. Режим доступу: https://www.deeplearningbook.org/

https://novaposhta.ua/partners/id/11113

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. Deep learning. Nature. 2015. 521(7553), 436-444. Режим доступу: http://surl.li/gkrvpq

Rokach, L., & Maimon, O. Clustering Methods. In Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. 2005. P. 321-352. Режим доступу:

https://link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-25465-X_15

Schmidhuber, J. Deep Learning in Neural Networks: An Overview, Neural Networks 2015. 61, 85-117. Режим доступу:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608014002135

Що таке штучний інтелект? 2023. Електронний ресурс. Режим доступу:

https://www.zfort.com.ua/blog/sho-take-shtuchnii-intelekt


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.