Электронный каталог

Статья

Мартынова, Ю.А.
Методы машинного обучения при оценке конкурентоспособности предприятия / Мартынова Ю.А. // Вопросы инновационной экономики (электронная версия). – 2020. – №1. – С.549-562. - 545487. – На рус. яз.

Машинное обучение и его инструменты. Результаты классификации конкурентоспособности (КСП) предприятия с использованием методов машинного обучения. Факторы, от которых зависит КСП организации, и возможные классы КСП. При решении задачи классификации использовался модуль Classification Learner, входящий в состав программного продукта MatLab 2018b. В качестве обучающей выборки, необходимой в машинном обучении для вывода модели, применялась \\\"игрушечная\\\" база данных (Toy Dataset), которая формировалась методом Монте-Карло. Решение задачи показало, что лучшим методом при классификации КСП предприятия является алгоритм k-ближайших соседей (k-nearest neighbors - k-NN), обладающий наибольшей точностью. Кроме того, эта же задача была решена с помощью многослойной нейронной сети.


Ключевые слова = КЛАССИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ (339)
Ключевые слова = МОДЕЛЬ
Ключевые слова = НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ПРЕДПРИЯТИЕ
Ключевые слова = ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА
Ключевые слова = ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ. МЕНЕДЖМЕНТ. МАРКЕТИНГ
Ключевые слова = ЭКОНОМИКА ПРОМЫШЛЕННОСТИ, ТРАНСПОРТА И СВЯЗИ
Новые поступления и ретрофонд = Статьи из периодических изданий. 2020 год.